为了估计各种农产品的实时产出，政府的目标是在下一个哈里夫季（2025-26）作物年之前覆盖所有州的数字作物调查（DC）。
最终，它将替代手动Patwari-Girdawari系统，并通过直接通过移动界面直接从现场收集实时作物新细节来建立农作物新的注册表，以定期进行农作物的收益估算。
预计该调查将解决政府各种农作物的产出预测的广泛差异以及经常导致市场不平衡的问题
一位官员说：“调查使用包括遥感，地理空间分析和人工智能在内的技术来生成农作物生产数据。”数字调查的目的是通过创建一个统一的农作物注册表来标准化农业数据，该统一的农作物注册表详细记录了诸如农作物类型，播种模式和灌溉资源始终如一的地区。
到目前为止，DC在当前农作物年（2024-25）的哈里夫（Kharif）和拉比（Kharif）季节的15个州（2024-25）中启动了DC。该调查已覆盖约30万村，并收集了来自不同农业和农业气候区域的数据。
根据调查，州尤其是北方邦，比哈尔邦，中央邦，泰米尔纳德邦，安得拉邦，阿萨姆邦和拉贾斯坦邦，在调查下，各自在哈里夫季节都完成了超过90％的目标地块。据官员称，这项调查导致报告的21个地区的农业地区大幅增加。
官员表示，目的是确保调查在每个州至少到达一个地区，从而为国家农业数据带来了全面的方法。
消息人士传统上在Patwari-Gardawar系统下告诉FE，州税收官员手动收集了有关农作物和土地记录的数据，这很容易遭受人类错误，导致造成农作物区域和其他农场水平信息的估计。
一位官员说：“这些手动调查使用了基于纸的方法，这些方法的处理缓慢，并且经常导致决策延迟。”
官员们说，当数字调查收集了大量的作物图像数据库时，这些数据库可以用作机器学习模型的培训数据。这将有助于使用人工智能（AI）进行作物调查，使用无人机和卫星图像分析作物健康和生长模式，从而更准确，更全面
这项调查是通过农业部2817千万卢比的数字农业任务启动的各种数字应用进行的。
根据官方说明，从作物调查中产生的数据将有助于政府机构实施基于最低支持价格（MSP）的采购，提供农作物保险和信用卡链接的农作物贷款，并开发用于平衡使用肥料的系统，以及其他措施。
一位官员说，将实时数据收集与AI分析的整合允许立即发现作物生长或健康中的异常情况，例如有害生长或疾病爆发。
旨在简化和计划向农民提供计划的数字公共基础设施（DPI）项目，有三个组成部分 – 农民注册表，地理参考的乡村地图和播种的注册表。
DPI旨在集成国家和中央数字系统，以提供一系列以农民为中心的服务，包括有关牲畜，渔业，土壤健康和可用福利的信息。
（末端）
据一位高级官员称，为了开发与土地记录有关的农民数据库，农业部与各州合作为迄今为止12个州的4800万农民提供了数字ID。
这些独特的ID包含农民土地藏匿，田间种植的农作物的细节，并随着每个土地突变而更新。
大多数农民的身份证都是在美国乌塔尔邦（1,200万），马哈拉施特拉邦（830万），中央邦（730万），拉贾斯坦邦（670万），古吉拉特邦（4100万），安得拉邦（400万Pradesh（400万）和泰米尔纳德邦（2500万）。阿萨姆邦，恰蒂斯加尔邦，奥里萨邦和比哈尔邦是启动该计划提供ID的其他州。
据估计，该国有1.4亿农民，其中约35％ – 40％没有拥有土地并从事租赁耕作。目前，农民登记处涵盖了拥有土地持有的人，而不拥有土地的租户农民将被包括在随后的阶段。
官员说，数字农业任务涉及Agri堆栈 – 农民注册表，乡村土地地图注册表，作物注册表和Krishi决策支持系统，该系统将利用地理空间数据，干旱和洪水监测，天气和卫星数据以及地下水的可用性信息来帮助农民做出知识的决策。
农业部开发农民数字数据库的举动是基于卡纳塔克邦的水果农民登记和统一的受益人信息系统（FRUITS）软件，该软件使用Aadhar卡和州的Bhoomi数字化土地记录系统来促进单一注册，以实现真实所有权。
在Agristack的领导下，政府数字公共基础设施倡议的一部分将在接下来的几年中生成1,1000万个数字身份（类似于Aadhaar）的PM Kisan和农作物保险（1.1亿个数字身份），包括1.1亿个数字身份。
