GeoPard-Preisgestaltung. Komplettlösung für Präzisionskartierung in der Landwirtschaft.

Funktionen und Tarife vergleichen

Merkmale:
Kostenlose Testversion
Monatliche Zahlung nach Verbrauch
Jahresabonnement
Unternehmen
Bereich aktiviert
100 ha (250 ac)
Keine Grenzen
Basierend auf dem gekauften Betrag
Basierend auf dem gekauften Betrag
Erstellen von Verwaltungszonen (mehrschichtig) für VRA
Erstellen Sie auf Gleichungen (Formeln) basierende Karten
Wie die Preisgestaltung funktioniert
Keine Kreditkarte erforderlich, keine Verpflichtungen, 30-tägige Testphase
Nutzungsabhängig. Automatische Abrechnung am Monatsende. Die monatlichen Fixkosten sind minimal (Kontozugang und Datenspeicherung/-überwachung). Details finden Sie in der obigen Preistabelle.
Sie erwerben ein Jahresabonnement für die benötigte Fläche und können dieses bei Bedarf jederzeit erweitern. Details finden Sie in der obigen Preistabelle.
Individuelle Preisgestaltung
Betriebs- und Feldmanagement. Flexible Etiketten (Anhänger) können pro Feld vergeben werden.
Grenzaktualisierungen und Datenmanagement: Erkennt, beschneidet und (bei Bedarf) führt Datensätze automatisch auf Basis neuer oder aktualisierter Feldgrenzen zusammen, um eine nahtlose Datenkonsistenz zu gewährleisten.
Importfeldgrenzen als SHP, KML oder KMZ
Spielfeldgrenze zeichnen
John Deere Ops Center-Integration. Bidirektional, automatisiert.
Automatisierte Feldpotenzialkarten
Automatisierte topografische Karten (LIDAR für einige Länder wie die USA und Großbritannien, 5-Meter-Auflösung für andere)
3D-Karten. Inklusive Übertreibung.
Import und Analyse von Bodenprobendaten
Import und Analyse von Soil Scanner-Daten (einschließlich EC, Veris, SoilOptix usw.).
Datenanalyse der Anwendungs- und Pflanzdaten
Ertragsdatenimport
Bereinigung und Kalibrierung der Ertragsdaten (AI, USDA-Protokoll oder nach statistischen Regeln)
Generierung synthetischer Ertragsdaten
Planet Labs-Bilder
Historische Satellitenbilder (1988-heute). Landsat und Sentinel.
Aktuelle Satellitenbilder. Landsat und Sentinel. Im Durchschnitt alle 4 Tage ein neues Bild.
Branchenführende automatisierte Wolken- und Schattenerkennung in Satellitenbildern
Erweiterte Kontraststreckung von Satellitenbildern
Unterstützung von ±20 Vegetations- und Bodenindizes (einschließlich relativer Feuchtigkeit, Bodenhelligkeit, Chlorophyll, LAI, EVI2, NDVI)
Datenebenen in den Formaten SHP, GeoJSON, GeoTIFF und IsoxML exportieren
Export als PDF (ein Feld, bis zu 60 Ebenen mit Metainformationen)
Import von Maschinendatenformaten: .shp, .adm (ADAPT), .jdl (John Deere Link), .fdd, .fld, .fmd (John Deere), .dat, .2020 (Climate FieldView), .cn1 (CNH), .xml, .bin
Benutzerplätze
1
Hinzufügen auf Anfrage
Hinzufügen auf Anfrage
Hinzufügen auf Anfrage
Organisationen erstellen und Berechtigungen aktivieren
Automatisierte Arbeitsabläufe (Zonen, Gleichungen, basierend auf Ereignisauslösern oder Zeitplänen)
Automatisierte Berichte (z. B. Zonen, Maschinenstatistiken)
White-Label-Lösung
API-Zugriff
E-Mail-Support
Hilfe beim Onboarding
Messenger-Unterstützung

GeoPard im Vergleich zu Mitbewerbern: Vergleich der wichtigsten Funktionen

Besonderheit
GeoPard
Hauptkonkurrenten
Dateneigentum und Datenschutz
✅ Nutzereigene Daten und Analysen. Strikt Weiterverkaufsverbot. Unabhängige Plattform mit keine Verbindungen zu Agrarkonzernen.
❌ Wettbewerber können anonymisierte Daten mit Partnern oder Muttergesellschaften teilen.
Mehrschichtige Zonierung
✅ Kombiniert unbegrenzte Ebenen (Satellitendaten, Bodendaten, Ertragsdaten, Topografiedaten) mit benutzerdefinierten Gewichtungen. Unterstützt Mehr als 35 Jahre historisches Bildmaterial für präzise Zonierung.
❌ Begrenzte Schichtungsmöglichkeiten; die meisten Wettbewerber konzentrieren sich auf 1-2 Datenquellen (z. B. Satellit + Boden) ohne Anpassung der Gewichtung.
Potenzialkarten für überlegene Felder
✅ Mehr als 35 Jahre Satellitendaten (Landsat/Sentinel/Planet) mit KI-gestützten Produktivitätskarten. Automatische Kontrastverstärkung und Anomalieerkennung. Möglichkeit zur Zusammenführung verschiedener Datentypen.
⚠️ Kürzere historische Daten
Gleichungsbasierte Karten
✅ Formelbasierte Verschreibungen (z. B. Stickstoffmengen) mithilfe von KI/ML-Modellen. Integriert agronomische Logik in VRA-Karten.
❌ Wird selten unterstützt; Konkurrenten setzen auf statische Zoneneinteilung mit kaum anpassbarer Logik.
Automatisierung
✅ Vollautomatisierte Arbeitsabläufe (Zonierung, Analysen, Berichte) mit Ereignisauslösern. Beinhaltet die Bereinigung von Ertragsdaten, die Generierung synthetischer Erträge und die Wolkenerkennung.
✅ End-to-End-Pipeline: Bildauswahl → Wolkenerkennung → Zonierung → VRA-Kartengenerierung → Maschinensynchronisierung.
⚠️ Teilautomatisierung, fehlende Anpassungsmöglichkeiten
API-Flexibilität
✅ GraphQL- und REST-APIs mit Zugriff auf Rohdaten, Analysen und Rezepturen. Unterstützt White-Label-Integrationen und benutzerdefinierte Arbeitsabläufe.
❌ Eingeschränkter oder kein API-Zugriff.
Wolken-/Schattenerkennung
✅ Erstklassige Automatisierung Zur Wolken-/Schattenentfernung in Satellitenbildern. Echtzeitverarbeitung für präzise Analysen.
⚠️ Große Anzahl von Wolken- und Schattenerkennungsfehlern (sowohl falsch positive als auch falsch negative Ergebnisse)
John Deere Ops Center Integration
✅ Nahtlose, bidirektionale, automatische Synchronisierung Für Feldgrenzen, Ausbringungskarten und Ertragsdaten. Echtzeit-Upload von Applikationskarten direkt auf JD-Maschinen. Senden von Kartenebenen (Topografie, Bodendaten, Gleichungskarten). Erstellen von Arbeitsplänen, auch mit verschiedenen Applikationskarten in einem Arbeitsplan.
⚠️ Eingeschränkter oder manueller Import/Export
Ertragsreinigung & Kalibrierung
✅ KI-gestützte Ausreißererkennung Mit automatischer Rauschunterdrückung. Anpassbare Schwellenwerte für die Ertragsdatenkorrektur. Unterstützung des USDA-Protokolls.
❌ Nicht angeboten oder nur in sehr begrenztem Umfang.
Synthetische Ertragskarten
✅ Generieren KI-gestützte Ertragsprognosen Nutzt Boden-, Satelliten- und Wetterdaten. Ideal für Felder ohne historische Daten. Funktioniert auch mit Teilertragsdateien.
❌ Nicht angeboten 
Unterstützung für Raster- und Vektordaten
✅ Volle Kompatibilität: NDVI-Raster, Shapefiles, GeoJSON, KML. Bearbeiten Sie Vektorzonen auf der Plattform.
⚠️ Eingeschränkte Import-, Export- und Bearbeitungswerkzeuge
Flexibilität der räumlichen Auflösung
✅ Jede Auflösung wird unterstützt (10-m-Sentinel-2-Daten zu 0,3-m-Bodenscannerdaten). Automatisierte KI-gestützte Herunterskalierung und Interpolation auf ±1 m pro Pixel.
❌ Feste Auflösungen
Zoneneinteilung
✅ 6+ Clustering-MethodenNatürliche Unterbrechungen, Gleiche Fläche, Gleiche Anzahl, Räumlich lokalisierte Clusterbildung (für Bodenprobenahmen), Benutzerdefinierte Schwellenwerte. Einstellbare minimale Polygonfläche.
⚠️ Nur eine voreingestellte Methode. Keine Steuerung der Polygongröße.
Satelliten-Downscaling
✅ Automatische 1-Meter-Auflösung. Verbesserung historischer und aktueller niedrig aufgelöster Bilder.
❌ Konkurrenten nutzen die native Auflösung
3D-Karten
✅ Erstellen Sie ein dynamisches 3D-Kartenmodell mithilfe von Fernerkundungs- oder GPS-Daten.
⚠️ Einige verfügen nur über eingeschränkte statische 3D-Karten
Flexibilität der räumlichen Auflösung
✅ Jede Auflösung wird unterstützt (10-m-Sentinel-2-Daten zu 0,3-m-Bodenscannerdaten). Automatisierte KI-gestützte Herunterskalierung und Interpolation auf ±1 m pro Pixel.
❌ Feste Auflösungen
Preisflexibilität
✅ Kostenlose Testversion + Pay-as-you-go-/Jahres-/Unternehmensabonnements. Keine Bereichsbeschränkungen für Analysen. White-Label-Optionen und individuelle Integrationen.
⚠️ Feste Abonnements. Begrenzte Skalierbarkeit für große Farmen.
Dateninteroperabilität
✅ Mehr als 20 Import-/Exportformate (SHP, ISOXML, John Deere Ops Center, proprietäre Formate). Nahtlose Maschinenintegration.
⚠️ Begrenzte Anzahl unterstützter Formate
Grenzaktualisierungen und Felddatenverwaltung
✅ Wenn eine neue Grenze über die Benutzeroberfläche oder die API hochgeladen wird, identifiziert das System automatisch Datensätze, die die neue Feldgrenze über alle Felder hinweg abdecken, und beschneidet sie entsprechend. Bei aktualisierten Grenzen findet es überlappende Datensätze, Fügt sie zusammen, wenn Attribute übereinstimmen, und beschneidet das Ergebnis um die aktualisierte Grenze.
⚠️ Oftmals sind manuelle Anpassungen erforderlich, und es fehlt an vollständiger Automatisierung beim Erkennen, Zusammenführen und Beschneiden von Datensätzen, was zu einem erhöhten manuellen Aufwand und Dateninkonsistenzen führt.
Hinweis: Die Daten zu den Wettbewerbern stammen aus unabhängigen Branchenberichten und Plattformanalysen.

Warum GeoPard sich abhebt

  • Unübertroffene FlexibilitätDie mehrschichtigen Zonierungs- und gleichungsbasierten Karten von GeoPard passen sich vielfältigen agronomischen Anforderungen an und ermöglichen es Nutzern, Boden-, Ertrags-, Topografie- oder Satellitendaten mit individuellen Gewichtungen zu priorisieren. Ihre Agronomie, Ihre Regeln.
  • Zukunftssichere AutomatisierungVon der KI-gestützten Ertragskalibrierung bis zur automatisierten VRA-Kartengenerierung reduziert GeoPard den manuellen Aufwand um 80% und erhält dabei die Präzision aufrecht.
  • Skalierbares API-ÖkosystemDie GeoPard-API ermöglicht die nahtlose Integration mit bestehender Farmmanagement-Software, Maschinen und Drittanbieter-Tools – entscheidend für Landwirte, Agronomen, Unternehmen und Agtech-Entwickler.

Um einen tieferen Einblick in die Funktionen von GeoPard zu erhalten, erkunden Sie unsere Dokumentationsportal.

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