Урожайність сільськогосподарських культур є комплексним показником, оскільки, з одного боку, це вихідна інформація для побудови планів і прогнозів, а з іншого — один з основних результуючих індикаторів агропідприємства. Прогнозування врожайності на основі супутникових даних є перспективним напрямом, тому що використовувані методи прогнозування відрізняються своєю об’єктивністю, оперативністю й охопленням великих територій. Про це з посиланням на soft.farm, пише Agronews. До їхніх основних переваг можна віднести отримання даних не тільки на великих площах, але й на важкодоступних ділянках, а також наочність отриманої інформації та можливість повторної зйомки тієї ж місцевості через необхідні інтервали часу. У якості основного показника для побудови прогнозної моделі застосовується вегетаційний індекс NDVI. Як правило, використовуються максимальні значення його динамічного ряду, які мають високу кореляцію з врожайністю. Проте, якщо враховувати тільки фактичний максимум вегетації, який у різні роки досягається нерівномірно, то знижується можливість раннього прогнозування, а значить і його практична цінність. Щоби цього уникнути, беруться до уваги інші показники, які характеризують метеорологічні і кліматичні особливості досліджуваного регіону. Чим повніша та достовірніша інформація, внесена в систему для аналізу, тим точнішим буде прогноз. У результаті вивчення даних за значущістю та силою їхнього впливу на врожайність, Soft.Farm під час розрахунків враховує сорт і попередника культури, дати посіву і збору, фактичну врожайність, а також суми опадів і суми активних температур за минулий рік і з початку поточного року. На першому етапі прогнозування необхідно дослідити мінливість вегетаційного індексу NDVI в різні часові періоди, а також розрахувати його середню багаторічну динаміку, яка застосовується для порівняльного оцінювання стану посівів. Під час розрахунків значень використовуються попередньо оброблені дані за посівними площами і валовим збором культури, які безпосередньо впливають на підвищення точності моделі прогнозування. Далі для обраних територій формуються динамічні ряди значень NDVI по конкретному полю і відповідній сільськогосподарській культурі. Веб-сервіс Soft.Farm має велику статистичну платформу взаємозалежностей стану посівів і врожайності, яка становить 2 500 000 га по всій Україні. Система порівнює індекс вегетації з аналогічними графіками в базі даних і під час появи нового супутникового знімка кожен раз оновлює прогноз. Використання результатів прогнозування надає змогу агропідприємству оцінити обсяг майбутніх доходів від своєї діяльності, що дає можливість коригувати плани господарства щодо розподілу виробничих ресурсів. Простіше кажучи, завдяки прогнозу врожайності в Soft.Farm у фермера буде чітке розуміння, чи зможе він у наступному аграрному сезоні купити нову сівалку або доведеться витратити гроші на реалізацію інших заходів, спрямованих на збільшення врожайності. З огляду на важливість прогнозування, тепер цей модуль міститься на головній сторінці веб-сервісу і є ще одним з інструментів підвищення ефективності прийняття управлінських рішень.