Landscan.ai Digital Twin Agriculture Analytics

Opis

Landscan.ai to zaawansowana platforma analityki rolniczej zaprojektowana w celu usprawnienia zarządzania uprawami i gruntami poprzez tworzenie cyfrowych bliźniaków dla pól uprawnych. Integrując wykrywanie roślinności w wysokiej rozdzielczości z cyfrowym skanowaniem profilu gleby, Landscan.ai zapewnia precyzyjne, przydatne informacje, które wspierają zrównoważone praktyki rolnicze i optymalizują plony.

Wywiad terenowy

Inteligencja terenowa Landscan.ai wykorzystuje zaawansowane przetwarzanie obrazów satelitarnych i analizę danych geoprzestrzennych do bazowego i ciągłego monitorowania pól. To kompleksowe podejście integruje różne źródła danych, w tym zdjęcia satelitarne i dronowe, aby zapewnić szczegółowy wgląd w warunki polowe, umożliwiając precyzyjne i terminowe interwencje w rolnictwie.

Cyfrowy podpis roślinności (DVS™)

Technologia Digital Vegetation Signature (DVS™) wykorzystuje połączenie danych spektralnych, hiperprzestrzennych, termicznych, geomagnetycznych i LIDAR zebranych z dronów i samolotów. Ta integracja pozwala na tworzenie stref zarządzania, ukierunkowany zwiad i monitorowanie stanu roślinności w czasie. DVS™ dostarcza krytycznych informacji do zarządzania witalnością i stresem upraw, przyczyniając się do skutecznego rolnictwa precyzyjnego.

Cyfrowy rdzeń glebowy (DSC™)

System Digital Soil Core (DSC™) oferuje przełomowe podejście do analizy gleby. DSC™ mierzy właściwości gleby w całej strefie korzeniowej za pomocą wielu czujników, w tym czujników siły nacisku, tarcia tulei, przenikalności dielektrycznej i rezystywności elektrycznej. Ten szczegółowy profil gleby informuje o praktykach zarządzania glebą, dostarczając dokładnych danych na temat składu i stanu gleby.

Modelowanie dynamiczne

Dynamiczne możliwości modelowania Landscan.ai integrują dane DVS™ i DSC™ w celu wspierania solidnych procesów decyzyjnych. Modele te umożliwiają zarządzanie uprawami w statystycznie wyznaczonych strefach, optymalizując zużycie wody, żyzność i procesy wzrostu roślin. Dynamiczne modelowanie zapewnia, że praktyki rolnicze są zarówno wydajne, jak i zrównoważone.

Analiza przyczyn źródłowych (RCA™)

System Root Cause Analytics (RCA™) łączy w sobie charakterystykę terenu i wskaźniki wydajności roślin, aby zapewnić ciągłe doskonalenie analizy upraw. Funkcja ta identyfikuje i rozwiązuje podstawowe przyczyny problemów, zapewniając optymalizację systemów produkcyjnych pod kątem maksymalnej wydajności i plonów.

Specyfikacja techniczna

Platforma: Platforma geoprzestrzenna Datum
Wykrywanie roślinności: Spektralny, nadprzestrzenny, termiczny, geomagnetyczny, LIDAR
Wykrywanie gleby: Siła końcówki, tarcie tulei, przenikalność dielektryczna, rezystywność elektryczna
Rozdzielczość: Dane przestrzenne o wysokiej rozdzielczości
Głębokość: Charakterystyka profilu glebowego do 120 cm
Integracja danych: Satelita, dron i czujniki na miejscu
Modele: Dynamiczne modele wspomagania decyzji
Analityka: System analizy przyczyn źródłowych

Informacje o Landscan.ai

Landscan.ai z siedzibą w Davis w Kalifornii jest liderem w dziedzinie analityki rolniczej. Firma została założona z misją wykorzystania zaawansowanej inżynierii, agronomii i nauki o danych w celu optymalizacji produkcji rolnej. Zespół Landscan.ai składa się z ekspertów, którzy są pionierami technologii mapowania gleby i roślinności, a ich innowacyjne rozwiązania są wdrażane na całym świecie, na sześciu kontynentach.

Landscan.ai zapewnia krytyczne informacje i wsparcie decyzyjne dla niektórych z największych i najbardziej wpływowych firm rolniczych na świecie, pomagając im osiągnąć cele rolnictwa precyzyjnego. Platforma została zaprojektowana z myślą o płynnej integracji z istniejącymi praktykami rolniczymi, zapewniając skalowalne i zrównoważone podejście do nowoczesnego rolnictwa.

Proszę odwiedź: Strona internetowa Landscan.ai.