Tecnología

Detectamos nubes, sombras y nieve

Analizamos las imágenes satelitales para identificar los artefactos en campos, de modo que podamos usar imágenes sin ellas en procesos futuros. Esta etapa es necesaria para el trabajo correcto de nuestras aplicaciones porque solo las imágenes limpias nos permiten estimar correctamente las características del campo.

Nubes densas
Nubes traslúcidas
Sombras de nubes

Reconocemos nubes densas y translúcidas, sombras y nieve.

Detectamos los límites de campo

Marcamos manualmente decenas de miles de campos y luego entrenamos un algoritmo para detectar los límites automáticamente. Mostramos lo que sucede con los campos en cualquier escala, desde una región completa hasta una área específica del campo. Como resultado, cualquier agricultor puede recibir información sobre el estado de sus campos en nuestras aplicaciones.



IoU 0,85
La precisión del modelo de marcado automático.
SVG Created with Sketch.
49 años es el tiempo que una persona demoraría en marcar manualmente estos campos
2018
2019
2020
Nuestros algoritmos definen límites de campo con una precisión de 5 metros
21.603.849
El número de campos marcados en los Estados Unidos
35.923.503
El número de campos marcados en Europa
Nuestros algoritmos definen límites de campo con una precisión de 5 metros
2018
2019
2020
21.603.849
El número de campos marcados en los Estados Unidos
Nuestros algoritmos definen límites de campo con una precisión de 5 metros
35.923.503
El número de campos marcados en Europa
49 años es el tiempo que una persona demoraría en marcar manualmente estos campos

Detectamos más de 20 cultivos a mitad de temporada

El monitoreo por satélite nos permite determinar automáticamente un cultivo que crece en un campo. Para eliminar dudas, usamos datos del satélite radar Sentinel-1.

Detectamos cultivos en casi todos los países del mundo: Australia y Nueva Zelanda, Rusia, Turquía, China, Japón, Kazajstán, Uzbekistán, Sudáfrica y los países de Europa, América del Norte y América del Sur.

376.835.301 ha

La superficie de los campos analizados en Europa y Estados Unidos.

Exactitud de reconocimiento El Valor-F1
0,92
0,96
Mitad de temporada
Final de temporada
Alemania4.352.263 campos con un área total de 18.200.467 ha
Trigo
24,3%714.729 campos4.415.611 ha
Maíz
9,8%392.965 campos1.780.392 ha
Cebada
2,5%80.840 campos451.446 ha
Remolacha
17,9%762.697 campos3.250.187 ha
Otros
45,6%2.401.032 campos8.302.831 ha
Alemania4.352.263 campos con un área total de 18.200.467 ha
Trigo
24,3%714.729 campos4.415.611 ha
Maíz
9,8%392.965 campos1.780.392 ha
Cebada
2,5%80.840 campos451.446 ha
Remolacha
17,9%762.697 campos3.250.187 ha
Otros
45,6%2.401.032 campos8.302.831 ha

Identificamos la fecha de siembra y los estados fenológicos

Usamos las imágenes satelitales de Sentinel-1 para identificar la fecha de siembra. Luego determinamos las etapas vegetativas de las plantas utilizando imágenes multiespectrales. Esto ayuda a elegir el mejor momento para la aplicación de fertilizantes y pesticidas. En futuro, agregaremos esta función a nuestras aplicaciones.

Agradecemos a la Unión Europea por los datos satelitales abiertos y gratuitos que ofrece a través del programa Copernicus y su flota de naves espaciales Sentinel.

7 días

La exactitud de la identificación de estados fenológicos

En busca de agricultura mas precisa

Los usuarios de las aplicaciones de OneSoil agregan información sobre sus campos al sistema. Gracias a esto, estamos constantemente mejorando nuestros algoritmos. Cuantos más datos haya, más precisas serán nuestras recomendaciones. Y, en consecuencia, el trabajo del agricultor se vuelve más rápido y más eficiente.

Creemos que la agricultura estará totalmente automatizada. Los programas y aplicaciones especiales recopilarán información sobre el campo, la procesarán y tomarán decisiones con la mínima participación humana. Ya estamos en el camino de hacerlo.

Pronto, podremos:

  • Predecir
    el rendimiento del cultivo
  • Planificar y monitorear el trabajo de campo
  • Dar recomendaciones al agricultor en todas las etapas del trabajo.
  • Predecir las enfermedades de las plantas y la aparición de plagas.

Hemos aprovechado estas tecnologías para lanzar un servicio que le brinda estadísticas a las empresas

OneSoil Business Insights