Landscan.ai: Digital Twin Agriculture Analytics

Kuvaus

Landscan.ai on kehittynyt maatalousanalytiikka-alusta, joka on suunniteltu parantamaan viljelykasvien ja maan hallintaa luomalla digitaalisia kaksosia maatalouspelloille. Landscan.ai yhdistää korkearesoluutioisen kasvillisuushavainnoinnin ja digitaalisen maaperäprofiilin skannauksen ja tarjoaa siten täsmällisiä ja käyttökelpoisia tietoja, jotka tukevat kestäviä viljelykäytäntöjä ja optimoivat satoja.

Kenttätiedustelu

Landscan.ai:n peltotiedustelussa hyödynnetään kehittynyttä satelliittikuvien käsittelyä ja paikkatietoanalytiikkaa peltojen perustason määrittämiseen ja jatkuvaan seurantaan. Tämä kokonaisvaltainen lähestymistapa yhdistää eri tietolähteitä, kuten satelliitti- ja lennokki-ilmakuvia, ja tuottaa yksityiskohtaista tietoa peltojen olosuhteista, mikä mahdollistaa täsmälliset ja oikea-aikaiset maataloustoimenpiteet.

Digitaalinen kasvillisuuden allekirjoitus (DVS™)

Digital Vegetation Signature (DVS™) -teknologia hyödyntää yhdistelmää, jossa yhdistyvät dronien ja lentokoneiden keräämät spektri-, hyper-spatiaaliset, lämpö-, geomagneettiset ja LIDAR-tiedot. Tämä integraatio mahdollistaa hoitovyöhykkeiden luomisen, kohdennetun tiedustelun ja kasvillisuuden terveydentilan seurannan ajan mittaan. DVS™ tarjoaa kriittistä tietoa kasvuston elinvoimaisuuden ja stressin hallintaa varten, mikä edistää tehokasta täsmäviljelyä.

Digitaalinen maaperäydin (DSC™)

Digital Soil Core (DSC™) -järjestelmä tarjoaa mullistavan lähestymistavan maaperän analysointiin. DSC™ mittaa maaperän ominaisuuksia koko juurivyöhykkeellä käyttämällä useita antureita, kuten kärkivoiman, holkkikitkan, dielektrisen permittiivisyyden ja sähköisen resistiivisyyden antureita. Tämä yksityiskohtainen maaperäprofiili antaa tietoa maaperän hoitokäytännöistä tarjoamalla tarkkoja tietoja maaperän koostumuksesta ja terveydestä.

Dynaaminen mallinnus

Landscan.ai:n dynaamiset mallinnusominaisuudet yhdistävät DVS™- ja DSC™-tiedot tukemaan vankkoja päätöksentekoprosesseja. Nämä mallit mahdollistavat viljelykasvien hallinnan tilastollisesti johdetuilla vyöhykkeillä optimoimalla vedenkäyttöä, hedelmällisyyttä ja kasvien kasvuprosesseja. Dynaaminen mallinnus varmistaa, että maatalouskäytännöt ovat sekä tehokkaita että kestäviä.

Juurisyiden analysointi (RCA™)

Root Cause Analytics (RCA™) -järjestelmässä yhdistyvät kasvupaikan karakterisointi ja tehtaan suorituskykymittarit, joiden avulla voidaan jatkuvasti parantaa satoanalytiikkaa. Tämä ominaisuus tunnistaa ja puuttuu ongelmien perimmäisiin syihin ja varmistaa, että tuotantojärjestelmät optimoidaan mahdollisimman tehokkaiksi ja satoisiksi.

Tekniset tiedot

• Alusta: Datum Geospatial Platform
• Kasvillisuuden havaitseminen: Spektraalinen, hyperavaruudellinen, terminen, geomagneettinen, LIDAR
• Maaperän tunnistaminen: Kärkivoima, holkkikitka, dielektrinen permittiivisyys, sähköinen resistiivisyys
• Päätöslauselma: Korkean resoluution paikkatiedot
• Syvyys: Maaperän profiilin karakterisointi 120 cm:iin asti
• Tietojen integrointi: Satelliitti-, lennokki- ja in situ -anturit
• Mallit: Dynaamiset päätöksenteon tukimallit
• Analytiikka: Root Cause Analytics -järjestelmä

Tietoja Landscan.ai:sta

Kalifornian Davisissa sijaitseva Landscan.ai on johtava maatalousanalytiikan yritys. Yrityksen perustamisen tavoitteena oli hyödyntää kehittynyttä insinööritaitoa, agronomiaa ja datatiedettä maataloustuotannon optimoimiseksi. Landscan.ai:n tiimi koostuu asiantuntijoista, jotka ovat olleet maaperän ja kasvillisuuden kartoitustekniikoiden edelläkävijöitä, ja heidän innovatiivisia ratkaisujaan käytetään maailmanlaajuisesti kuudessa maanosassa.

Landscan.ai tarjoaa kriittistä tietoa ja päätöksenteon tukea joillekin maailman suurimmista ja vaikutusvaltaisimmista maatalousyrityksistä ja auttaa niitä saavuttamaan täsmäviljelyn tavoitteet. Alusta on suunniteltu integroitavaksi saumattomasti nykyisiin maatalouskäytäntöihin, mikä tarjoaa skaalautuvan ja kestävän lähestymistavan nykyaikaiseen maatalouteen.

Ole hyvä ja vieraile: Landscan.ai:n verkkosivusto.