Landscan.ai Digital tvilling för jordbruksanalys

Beskrivning

Landscan.ai är en avancerad analysplattform för jordbruk som är utformad för att förbättra skötsel av grödor och mark genom att skapa digitala tvillingar för jordbruksfält. Genom att integrera högupplöst vegetationsavkänning med digital skanning av markprofiler ger Landscan.ai exakta, användbara insikter som stöder hållbara jordbruksmetoder och optimerar avkastningen på grödor.

Fältunderrättelser

Landscan.ai:s fältinformation utnyttjar avancerad satellitbildsbehandling och geospatial dataanalys för att fastställa baslinjen och kontinuerligt övervaka fält. Detta omfattande tillvägagångssätt integrerar olika datakällor, inklusive satellit- och drönarbilder, för att ge detaljerade insikter om fältförhållanden, vilket möjliggör exakta och snabba jordbruksinsatser.

Digital signatur för vegetation (DVS™)

DVS™-tekniken (Digital Vegetation Signature) utnyttjar en kombination av spektral, hyper-spatial, termisk, geomagnetisk och LIDAR-data som samlas in från drönare och flygplan. Denna integration gör det möjligt att skapa förvaltningszoner, riktad scouting och övervakning av vegetationens hälsa över tid. DVS™ ger viktig information för att hantera grödornas vitalitet och stress, vilket bidrar till ett effektivt precisionsjordbruk.

Digital jordkärna (DSC™)

Digital Soil Core (DSC™)-systemet erbjuder en banbrytande metod för markanalys. DSC™ mäter markens egenskaper i hela rotzonen med hjälp av flera sensorer, bland annat för spetskraft, hylsfriktion, dielektrisk permittivitet och elektrisk resistivitet. Den här detaljerade markprofilen ger information om markhanteringsmetoder genom att tillhandahålla exakta data om markens sammansättning och hälsa.

Dynamisk modellering

Landscan.ai:s dynamiska modelleringsfunktioner integrerar DVS™- och DSC™-data för att stödja robusta beslutsprocesser. Modellerna gör det möjligt att hantera grödor inom statistiskt härledda zoner och optimera vattenanvändning, bördighet och växttillväxtprocesser. Dynamisk modellering säkerställer att jordbruksmetoderna är både effektiva och hållbara.

Analys av bakomliggande orsaker (RCA™)

RCA™-systemet (Root Cause Analytics) kombinerar karakterisering av platsen och mätvärden för anläggningens prestanda för att ge kontinuerlig förbättring av skördeanalysen. Denna funktion identifierar och åtgärdar grundorsakerna till problem och säkerställer att produktionssystemen optimeras för maximal effektivitet och avkastning.

Tekniska specifikationer

Plattform: Datum Geospatial Plattform
Avkänning av vegetation: Spektral, hyper-spatial, termisk, geomagnetisk, LIDAR
Avkänning av mark: Spetskraft, hylsfriktion, dielektrisk permittivitet, elektrisk resistivitet
Resolution: Högupplösta rumsliga data
Djup: Karaktärisering av markprofiler upp till 120 cm
Dataintegration: Satellit-, drönar- och in-situ-sensorer
Modeller: Dynamiska modeller för beslutsstöd
Analys: System för analys av grundorsaker

Om Landscan.ai

Landscan.ai, med säte i Davis, Kalifornien, är en ledande aktör inom jordbruksanalys. Företaget grundades med uppdraget att utnyttja avancerad teknik, agronomi och datavetenskap för att optimera jordbruksproduktionen. Landscan.ai:s team består av experter som har varit pionjärer inom kartläggningsteknik för mark och vegetation, och deras innovativa lösningar används globalt på sex kontinenter.

Landscan.ai tillhandahåller kritiska insikter och beslutsstöd för några av världens största och mest inflytelserika jordbruksföretag och hjälper dem att uppnå målen för precisionsjordbruk. Plattformen är utformad för att integreras sömlöst i befintliga jordbruksmetoder, vilket ger ett skalbart och hållbart tillvägagångssätt för modernt jordbruk.

Besök: Landscan.ai:s webbplats.