Landscan.ai: Digital Twin Landbouw Analytics

Beschrijving

Landscan.ai is een geavanceerd platform voor landbouwanalyse dat is ontworpen om het beheer van gewassen en land te verbeteren door het creëren van digitale tweelingen voor landbouwvelden. Door het integreren van hoge-resolutie vegetatiedetectie met het scannen van digitale bodemprofielen biedt Landscan.ai nauwkeurige, bruikbare inzichten die duurzame landbouwpraktijken ondersteunen en gewasopbrengsten optimaliseren.

Veld intelligentie

Landscan.ai's veldintelligentie maakt gebruik van geavanceerde verwerking van satellietbeelden en geospatiale data-analyse om velden te baselinen en continu te monitoren. Deze veelomvattende aanpak integreert verschillende gegevensbronnen, waaronder satelliet- en dronebeelden, om gedetailleerde inzichten te leveren in de veldomstandigheden, waardoor nauwkeurige en tijdige landbouwinterventies mogelijk zijn.

Digitale vegetatiehandtekening (DVS™)

De Digital Vegetation Signature (DVS™)-technologie maakt gebruik van een combinatie van spectrale, hyperruimtelijke, thermische, geomagnetische en LIDAR-gegevens die zijn verzameld met drones en vliegtuigen. Deze integratie maakt het mogelijk beheerzones te creëren, gericht te scouten en de gezondheid van de vegetatie in de loop van de tijd te bewaken. De DVS™ levert cruciale informatie voor het beheren van de groeikracht en stress van gewassen en draagt zo bij aan effectieve precisielandbouw.

Digitale bodemkern (DSC™)

Het Digital Soil Core (DSC™) systeem biedt een baanbrekende benadering van bodemanalyse. De DSC™ meet de bodemeigenschappen in de hele wortelzone met behulp van meerdere sensoren, waaronder sensoren voor puntkracht, kokerwrijving, diëlektrische permittiviteit en elektrische weerstand. Dit gedetailleerde bodemprofiel informeert over bodembeheerpraktijken door nauwkeurige gegevens te verstrekken over de samenstelling en gezondheid van de bodem.

Dynamisch modelleren

De dynamische modelleringsmogelijkheden van Landscan.ai integreren DVS™ en DSC™ gegevens om robuuste besluitvormingsprocessen te ondersteunen. Deze modellen maken het beheer van gewassen binnen statistisch afgeleide zones mogelijk, waarbij watergebruik, vruchtbaarheid en plantengroeiprocessen worden geoptimaliseerd. Dynamische modellering zorgt ervoor dat landbouwpraktijken zowel efficiënt als duurzaam zijn.

Analyse van de Onderliggende Oorzaak (RCA™)

Het Root Cause Analytics (RCA™) systeem combineert locatiekarakterisering en fabrieksprestatiegegevens voor een continue verbetering van de gewasanalyse. Met deze functie worden de hoofdoorzaken van problemen geïdentificeerd en aangepakt, zodat productiesystemen worden geoptimaliseerd voor maximale efficiëntie en opbrengst.

Technische specificaties

• Platform: Datum Geospatiaal Platform
• Vegetatiedetectie: Spectraal, hyperruimtelijk, thermisch, geomagnetisch, LIDAR
• Bodemwaarneming: Tipkracht, wrijving in de huls, diëlektrische permittiviteit, elektrische weerstand
• Resolutie: Ruimtelijke gegevens met hoge resolutie
• Diepte: Karakterisering bodemprofiel tot 120 cm
• Gegevens integratie: Satelliet-, drone- en in-situ-sensoren
• Modellen: Dynamische beslissingsondersteunende modellen
• Analytics: Analyse van de Onderliggende Oorzaak

Over Landscan.ai

Landscan.ai, gevestigd in Davis, Californië, is toonaangevend op het gebied van landbouwanalyse. Het bedrijf is opgericht met de missie om geavanceerde techniek, agronomie en datawetenschap te gebruiken om de landbouwproductie te optimaliseren. Het team van Landscan.ai bestaat uit experts die baanbrekend werk hebben verricht op het gebied van bodem- en vegetatiekartering, en hun innovatieve oplossingen worden wereldwijd ingezet, op zes continenten.

Landscan.ai biedt cruciale inzichten en beslissingsondersteuning voor een aantal van 's werelds grootste en meest invloedrijke landbouwbedrijven, en helpt hen hun doelen op het gebied van precisielandbouw te bereiken. Het platform is ontworpen om naadloos te integreren in bestaande landbouwpraktijken en biedt een schaalbare en duurzame benadering van moderne landbouw.

Bezoek alstublieft: De website van Landscan.ai.