Landscan.ai: Digital Twin Agriculture Analytics

Descripción

Landscan.ai es una plataforma avanzada de análisis agrícola diseñada para mejorar la gestión de cultivos y tierras mediante la creación de gemelos digitales para campos agrícolas. Mediante la integración de la detección de vegetación de alta resolución con el escaneado digital del perfil del suelo, Landscan.ai proporciona información precisa y procesable que respalda las prácticas agrícolas sostenibles y optimiza el rendimiento de los cultivos.

Inteligencia de campo

La inteligencia de campo de Landscan.ai aprovecha el procesamiento avanzado de imágenes por satélite y el análisis de datos geoespaciales para realizar un seguimiento básico y continuo de los campos. Este enfoque integral integra varias fuentes de datos, incluidas imágenes por satélite y de drones, para ofrecer información detallada sobre las condiciones de los campos, lo que permite realizar intervenciones agrícolas precisas y oportunas.

Firma digital de vegetación (DVS™)

La tecnología Digital Vegetation Signature (DVS™) utiliza una combinación de datos espectrales, hiperespaciales, térmicos, geomagnéticos y LIDAR recogidos desde drones y aviones. Esta integración permite crear zonas de gestión, realizar exploraciones específicas y supervisar la salud de la vegetación a lo largo del tiempo. El DVS™ proporciona información crítica para gestionar el vigor y el estrés de los cultivos, contribuyendo a una agricultura de precisión eficaz.

Digital Soil Core (DSC™)

El sistema Digital Soil Core (DSC™) ofrece un enfoque innovador para el análisis del suelo. El DSC™ mide las propiedades del suelo en toda la zona radicular utilizando múltiples sensores, incluidos los de fuerza de punta, fricción de manguito, permitividad dieléctrica y resistividad eléctrica. Este perfil detallado del suelo informa sobre las prácticas de gestión del suelo al proporcionar datos precisos sobre la composición y la salud del suelo.

Modelado dinámico

Las capacidades de modelado dinámico de Landscan.ai integran datos DVS™ y DSC™ para respaldar procesos sólidos de toma de decisiones. Estos modelos permiten la gestión de cultivos dentro de zonas derivadas estadísticamente, optimizando el uso del agua, la fertilidad y los procesos de crecimiento de las plantas. El modelado dinámico garantiza que las prácticas agrícolas sean eficientes y sostenibles.

Análisis de la causa raíz (RCA™)

El sistema Root Cause Analytics (RCA™) combina la caracterización del emplazamiento y las métricas de rendimiento de la planta para proporcionar una mejora continua en el análisis de los cultivos. Esta función identifica y aborda las causas fundamentales de los problemas, garantizando la optimización de los sistemas de producción para obtener la máxima eficiencia y rendimiento.

Especificaciones técnicas

• Plataforma: Plataforma geoespacial Datum
• Detección de la vegetación: Espectral, hiperespacial, térmica, geomagnética, LIDAR
• Detección de suelos: Fuerza de la punta, fricción del manguito, permitividad dieléctrica, resistividad eléctrica
• Resolución: Datos espaciales de alta resolución
• Profundidad: Caracterización del perfil del suelo hasta 120 cm
• Integración de datos: Satélites, drones y sensores in situ
• Modelos: Modelos dinámicos de ayuda a la decisión
• Analítica: Sistema de análisis de causas

Acerca de Landscan.ai

Con sede en Davis, California, Landscan.ai es líder en análisis agrícola. La empresa se fundó con la misión de aprovechar la ingeniería avanzada, la agronomía y la ciencia de datos para optimizar la producción agrícola. El equipo de Landscan.ai está formado por expertos que han sido pioneros en tecnologías de cartografía del suelo y la vegetación, y sus innovadoras soluciones se aplican en todo el mundo, en seis continentes.

Landscan.ai proporciona información crítica y apoyo a la toma de decisiones para algunas de las empresas agrícolas más grandes e influyentes del mundo, ayudándoles a alcanzar los objetivos de la agricultura de precisión. La plataforma está diseñada para integrarse perfectamente en las prácticas agrícolas existentes, proporcionando un enfoque escalable y sostenible para la agricultura moderna.

Por favor visita: Sitio web de Landscan.ai.