Landscan.ai: Análise de agricultura de gêmeos digitais

Descrição

O Landscan.ai é uma plataforma avançada de análise agrícola projetada para aprimorar o gerenciamento de culturas e terras por meio da criação de gêmeos digitais para campos agrícolas. Ao integrar o sensoriamento de vegetação de alta resolução com o escaneamento digital do perfil do solo, o Landscan.ai fornece percepções precisas e acionáveis que dão suporte a práticas agrícolas sustentáveis e otimizam o rendimento das colheitas.

Inteligência de campo

A inteligência de campo do Landscan.ai aproveita o processamento avançado de imagens de satélite e a análise de dados geoespaciais para estabelecer uma linha de base e monitorar continuamente os campos. Essa abordagem abrangente integra várias fontes de dados, incluindo imagens de satélite e de drones, para fornecer percepções detalhadas sobre as condições do campo, permitindo intervenções agrícolas precisas e oportunas.

Assinatura Digital de Vegetação (DVS™)

A tecnologia Digital Vegetation Signature (DVS™) utiliza uma combinação de dados espectrais, hiperespaciais, térmicos, geomagnéticos e LIDAR coletados de drones e aviões. Essa integração permite a criação de zonas de manejo, o reconhecimento direcionado e o monitoramento da saúde da vegetação ao longo do tempo. O DVS™ fornece informações essenciais para o gerenciamento do vigor e do estresse das culturas, contribuindo para uma agricultura de precisão eficaz.

Núcleo Digital do Solo (DSC™)

O sistema Digital Soil Core (DSC™) oferece uma abordagem inovadora para a análise do solo. O DSC™ mede as propriedades do solo em toda a zona da raiz usando vários sensores, incluindo os de força da ponta, fricção da luva, permissividade dielétrica e resistividade elétrica. Esse perfil detalhado do solo informa as práticas de gerenciamento do solo, fornecendo dados precisos sobre a composição e a saúde do solo.

Modelagem dinâmica

Os recursos de modelagem dinâmica do Landscan.ai integram dados DVS™ e DSC™ para dar suporte a processos robustos de tomada de decisão. Esses modelos permitem o gerenciamento de culturas em zonas derivadas estatisticamente, otimizando o uso da água, a fertilidade e os processos de crescimento das plantas. A modelagem dinâmica garante que as práticas agrícolas sejam eficientes e sustentáveis.

Análise de causa raiz (RCA™)

O sistema Root Cause Analytics (RCA™) combina a caracterização do local e as métricas de desempenho da planta para proporcionar uma melhoria contínua na análise da cultura. Esse recurso identifica e aborda as causas-raiz dos problemas, garantindo que os sistemas de produção sejam otimizados para obter o máximo de eficiência e rendimento.

Especificações técnicas

• Plataforma: Plataforma Geoespacial Datum
• Sensoriamento de vegetação: Espectral, hiperespacial, térmica, geomagnética, LIDAR
• Sensoriamento do solo: Força da ponta, atrito da luva, permissividade dielétrica, resistividade elétrica
• Resolução: Dados espaciais de alta resolução
• Profundidade: Caracterização do perfil do solo até 120 cm
• Integração de dados: Sensores de satélite, drones e in-situ
• Modelos: Modelos dinâmicos de suporte a decisões
• Análises: Sistema de análise de causa raiz

Sobre o Landscan.ai

Com sede em Davis, Califórnia, a Landscan.ai é líder em análise agrícola. A empresa foi fundada com a missão de aproveitar a engenharia avançada, a agronomia e a ciência de dados para otimizar a produção agrícola. A equipe da Landscan.ai é formada por especialistas que foram pioneiros em tecnologias de mapeamento de solo e vegetação, e suas soluções inovadoras são implantadas globalmente, em seis continentes.

A Landscan.ai fornece percepções críticas e suporte a decisões para algumas das maiores e mais influentes empresas agrícolas do mundo, ajudando-as a atingir suas metas de agricultura de precisão. A plataforma foi projetada para se integrar perfeitamente às práticas agrícolas existentes, oferecendo uma abordagem escalável e sustentável para a agricultura moderna.

Por favor visite: Site do Landscan.ai.