Landscan.ai: Цифровой двойник сельскохозяйственной аналитики

Описание

Landscan.ai - это передовая платформа сельскохозяйственной аналитики, разработанная для повышения эффективности управления сельскохозяйственными культурами и земельными ресурсами путем создания цифровых двойников сельскохозяйственных полей. Благодаря интеграции зондирования растительности с высоким разрешением и цифрового сканирования почвенного профиля Landscan.ai предоставляет точные и практичные данные, которые поддерживают устойчивые методы ведения сельского хозяйства и оптимизируют урожайность.

Полевая разведка

Полевая разведка Landscan.ai использует передовую обработку спутниковых снимков и аналитику геопространственных данных для базового и постоянного мониторинга полей. Этот комплексный подход объединяет различные источники данных, включая спутниковые и беспилотные снимки, и позволяет получить подробную информацию о состоянии полей, что обеспечивает точное и своевременное вмешательство в сельское хозяйство.

Цифровая подпись растительности (DVS™)

Технология Digital Vegetation Signature (DVS™) использует комбинацию спектральных, гиперпространственных, тепловых, геомагнитных и LIDAR-данных, собранных с беспилотников и самолетов. Такая интеграция позволяет создавать зоны управления, проводить целенаправленную разведку и отслеживать состояние растительности с течением времени. DVS™ предоставляет важную информацию для управления жизнеспособностью и стрессом сельскохозяйственных культур, способствуя эффективному точному земледелию.

Цифровой почвенный керн (DSC™)

Система Digital Soil Core (DSC™) предлагает принципиально новый подход к анализу почвы. DSC™ измеряет свойства почвы во всей корневой зоне с помощью нескольких датчиков, включая датчики силы натяжения наконечника, трения втулки, диэлектрической проницаемости и удельного электрического сопротивления. Такой подробный почвенный профиль позволяет обосновать методы управления почвой, предоставляя точные данные о ее составе и состоянии.

Динамическое моделирование

Возможности динамического моделирования Landscan.ai объединяют данные DVS™ и DSC™ для поддержки надежных процессов принятия решений. Эти модели позволяют управлять сельскохозяйственными культурами в пределах статистически выведенных зон, оптимизируя использование воды, плодородие и процессы роста растений. Динамическое моделирование обеспечивает эффективность и устойчивость сельскохозяйственной практики.

Аналитика корневых причин (RCA™)

Система Root Cause Analytics (RCA™) объединяет характеристики участка и показатели производительности растений для обеспечения непрерывного улучшения аналитики урожая. Эта функция выявляет и устраняет основные причины проблем, обеспечивая оптимизацию производственных систем для достижения максимальной эффективности и урожайности.

Технические характеристики

• Платформа: Геопространственная платформа Datum
• Зондирование растительности: Спектральный, гиперпространственный, тепловой, геомагнитный, LIDAR
• Зондирование почвы: Усилие на наконечнике, трение втулки, диэлектрическая проницаемость, электрическое сопротивление
• Разрешение: Пространственные данные высокого разрешения
• Глубина: Характеристика почвенного профиля до 120 см
• Интеграция данных: Спутниковые, беспилотные и натурные датчики
• Модели: Динамические модели поддержки принятия решений
• Аналитика: Система анализа корневых причин

О компании Landscan.ai

Компания Landscan.ai, расположенная в Дэвисе, штат Калифорния, является лидером в области сельскохозяйственной аналитики. Компания была основана с целью использования передовых инженерных технологий, агрономии и науки о данных для оптимизации сельскохозяйственного производства. Команда Landscan.ai состоит из экспертов, которые были пионерами в области технологий картографирования почв и растительности, а их инновационные решения внедряются по всему миру, на шести континентах.

Landscan.ai предоставляет критически важные сведения и поддержку принятия решений для крупнейших и наиболее влиятельных сельскохозяйственных компаний мира, помогая им достичь целей точного земледелия. Платформа разработана таким образом, чтобы легко интегрироваться в существующие сельскохозяйственные практики, обеспечивая масштабируемый и устойчивый подход к современному сельскому хозяйству.

Пожалуйста, посетите: Веб-сайт Landscan.ai.