La agricultura ha experimentado cambios significativos durante las últimas décadas. La maquinaria, los fertilizantes y el riego avanzados ayudan a los productores a lograr rendimientos más altos que nunca. Sin embargo, hoy en día se están produciendo verdaderas transformaciones revolucionarias. La aparición de la teledetección, la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y los sensores inteligentes brinda a la agricultura oportunidades sin precedentes para mejorar la productividad y aumentar los rendimientos.
Sin embargo, las expectativas para la agricultura también son altas. A la luz de la creciente demanda de alimentos inducida por el crecimiento demográfico que se prevé alcance los 9.700 millones de personas en treinta años, la agricultura debe descubrir cómo alimentar al mundo. Otra tarea difícil se refiere a los recursos hídricos. Los científicos dicen que el suministro de agua disminuirá en un 40% en los próximos 5 a 7 años, lo que representa una seria amenaza para la agricultura en regiones áridas donde las sequías son cada vez más frecuentes y severas. Y, por último, las empresas comprometidas con la agricultura deberían revisar sus métodos y adoptar prácticas agrícolas sostenibles para preservar el medio ambiente. Los productores tienen el desafío de producir más con un consumo de agua limitado y menos productos químicos y emisiones de dióxido de carbono. ¡Y aquí es donde las tecnologías pueden ayudar!
“La agricultura es una de las últimas industrias en adoptar tecnologías digitales, principalmente debido a prácticas tradicionales arraigadas en el pasado. Pero, al mismo tiempo, tiene el enorme potencial de traer al mundo los cambios más impresionantes que impactan las vidas de millones”, afirma Brijesh Thoppil, director de asociaciones estratégicas de EOS Data Analytics.
Entre otras herramientas de agricultura de precisión, el seguimiento por satélite ocupa el primer lugar. Impulsadas por inteligencia artificial y aprendizaje automático, las imágenes satelitales brindan información valiosa sobre los patrones climáticos, la productividad del campo y el estado de la vegetación, lo que permite a los agricultores tomar decisiones informadas. En un sentido amplio, las tecnologías basadas en satélites ayudan a la agricultura a combatir el cambio climático y la escasez de alimentos mediante un enfoque racional de la fertilización, el riego y la siembra. Agritech aporta su granito de arena para garantizar la seguridad alimentaria y al mismo tiempo reducir el impacto ambiental al proporcionar los datos necesarios para ajustar la estrategia de cultivo y predecir los rendimientos.
Análisis de datos de EOSun proveedor global de análisis de imágenes satelitales impulsado por inteligencia artificial, ha desarrollado la plataforma EOS Crop Monitoring para optimizar las operaciones agrícolas, por un lado, y contribuir al desarrollo sostenible y la mitigación del cambio climático, por el otro.
(EOSDA ayuda a las empresas a aumentar la rentabilidad y al mismo tiempo ser sostenibles Vídeo: EOS Data Analytics)
Monitoreo de cultivos EOS La plataforma abarca datos diversos derivados de imágenes satelitales de alta calidad y procesados con algoritmos matemáticos.
Para ofrecer a los clientes análisis detallados, el equipo de I+D de EOSDA combina datos agronómicos de fuentes abiertas verificadas e información sobre el clima, la productividad del campo y las condiciones del suelo extraídas de imágenes satelitales. Los datos recopilados se procesan con inteligencia artificial y modelos de aprendizaje automático, convirtiéndolos en análisis fáciles de usar que cubren el crecimiento de los cultivos, el historial y los pronósticos meteorológicos, la humedad del suelo y las raíces, y mapas de vegetación y productividad para la aplicación racional de fertilizantes.
(Beneficios de utilizar plataformas de seguimiento de cultivos alimentadas por satélite Imagen: EOS Data Analytics)
Con la ayuda de EOS Crop Monitoring listo para usar, los clientes pueden:
Controlar el desarrollo de los cultivos en diferentes etapas de crecimiento utilizando índices de vegetación;
Planificar las actividades de campo, tomando como referencia un pronóstico meteorológico de 14 días y datos históricos;
Optimice la aplicación de fertilizantes utilizando mapas VRA (Aplicación de tasa variable);
Organizar tareas de exploración para inspeccionar determinadas áreas del campo;
Personalice la tabla de clasificación del campo para captar información crítica de un vistazo.
Además de la solución predeterminada EOS Crop Monitoring, EOSDA lleva a cabo proyectos personalizados: clasificación de cultivos, predicción de rendimiento y seguimiento de cosechas.
Además de combinar imágenes de satélite e información terrestre, el equipo de EOSDA entrena redes neuronales para identificar límites de campos y clasificar tipos de cultivos. Además, la aplicación de este enfoque ayuda a reconocer la cobertura del suelo, detectar tierras cultivables y estimar el área que ocupa un cultivo en particular. El proyecto se puede realizar para una región específica o para todo un país.
Además, los científicos e ingenieros de datos de EOSDA desarrollaron técnicas efectivas para la predicción del rendimiento de los cultivos utilizando tecnologías de detección remota y modelos de aprendizaje automático. Los algoritmos analizan el crecimiento de los cultivos, el tipo de suelo, la temperatura, las precipitaciones y la humedad y procesan los datos para proyectar los rendimientos de campo, región y país. Dependiendo de la calidad de las estadísticas, la precisión del pronóstico puede variar del 85% al 95%.
Además, EOSDA ofrece una gama de servicios de medición y seguimiento de la cosecha que ayudan a optimizar las operaciones de cosecha y la planificación del rendimiento. Con base en las estadísticas (fechas de cosecha, área y número de campos), los agricultores pueden ajustar las aplicaciones de fertilizantes y la dinámica de siembra y programar la producción futura de cultivos.
“Hemos demostrado a lo largo de los años experiencia en el desarrollo de productos analíticos para la industria agrícola. Aprovechando las imágenes satelitales, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, nuestro equipo de I+D crea soluciones para satisfacer incluso las necesidades más complejas de los clientes”, añade Brijesh Thoppil, director de asociaciones estratégicas. en Análisis de datos de EOS.
En 2022, EOSDA lanzará el primer satélite a la órbita terrestre baja en el marco del proyecto EOS SAT, la primera constelación de satélites del mundo centrada en la agricultura entre empresas que utilizan tecnologías de detección remota. La empresa pretende utilizar los datos recibidos para perfeccionar sus soluciones tecnológicas que pueden aplicarse en muchas empresas dedicadas a la agricultura.
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