Categoría: Características del producto

Presentando los Mapas de Ganancias de GeoPard: Un Paso Adelante en la Agricultura de Precisión

Publicado en por Muhammad Farjad

El mapa de rentabilidad del ejemplo de la captura de pantalla tiene en cuenta los datos aplicados de fertilización, siembra, dos aplicaciones de protección de cultivos y cosecha. También se pueden añadir otros gastos al cálculo, como la preparación del terreno y otras actividades diversas.

La agricultura de precisión es un enfoque basado en datos que busca aumentar la eficiencia y la rentabilidad. GeoPard, proveedor líder de soluciones para la agricultura de precisión, está mejorando sus capacidades de análisis de datos con la introducción de Profit Maps.

Esta función ofrece una representación visual de la rentabilidad a nivel de subparcela, lo que permite tomar decisiones más informadas y asignar mejor los recursos. Podrá ver de un vistazo dónde sus parcelas generan ganancias y dónde los costos de los insumos y las modificaciones no son rentables.

Los mapas de rentabilidad se generan mediante la integración de diversas capas de datos, incluyendo datos de siembra, aplicación de productos fitosanitarios, uso de fertilizantes y cosecha. Esta información proviene directamente de la maquinaria agrícola y del Centro de Operaciones de John Deere.

GeoPard aplica una ecuación personalizada, que tiene en cuenta el coste de cada insumo, para calcular la rentabilidad a nivel de zona. Estos mapas de rentabilidad ofrecen una visión completa de la distribución de las ganancias entre las diferentes zonas del campo.

Una de las características clave de los mapas de rentabilidad de GeoPard es la capacidad de mostrar la distribución de las ganancias entre las distintas zonas de un campo. Este cálculo se realiza en dólares, euros o cualquier otra divisa y proporciona una indicación clara de las ganancias que obtiene un agricultor en cada área específica.

Al tener esta información a su alcance, los agricultores pueden tomar decisiones más informadas sobre dónde y cómo utilizar sus insumos agrícolas.

Por ejemplo, podrían optar por invertir más en áreas con mayor rentabilidad o reconsiderar sus estrategias en zonas con menores rendimientos. Este nivel de detalle en el análisis de datos distingue a los Mapas de Rentabilidad de GeoPard.

Vladimir Klinkov, director general de GeoPard, destaca el potencial transformador de esta herramienta y afirma: “Estos mapas permiten a los agricultores tomar decisiones más informadas sobre la distribución de recursos y los costes en cada hectárea del terreno, y planificar su negocio de forma más eficaz”.”

La aplicación práctica de Profit Maps ya se está demostrando en escenarios reales. Eurasia Group Kazakhstan, distribuidor oficial de John Deere, ha estado utilizando esta función para optimizar sus operaciones.

Evgeniy Chesnokov, director de gestión agrícola de Eurasia Group Kazakhstan LLP, comparte su experiencia: “Con la ayuda del Mapa de Rentabilidad de GeoPard Agriculture, pudimos comprender mejor la rentabilidad de los campos de nuestros socios.

Esto permitió a nuestros agricultores tomar decisiones más estratégicas sobre la asignación de recursos, lo que en última instancia aumentó la eficiencia operativa y mejoró los indicadores de rentabilidad.”

Los mapas de rentabilidad de GeoPard representan un avance significativo en la agricultura de precisión, ya que brindan a los agricultores la información necesaria para optimizar sus operaciones y maximizar la rentabilidad. A medida que el sector continúa evolucionando, herramientas como estas desempeñarán un papel cada vez más importante en la configuración del futuro de la agricultura.

Para obtener más información sobre el desarrollo y la aplicación de mapas de rentabilidad en la agricultura de precisión, puede consultar estos recursos: Universidad Estatal de Kansas, ASPEXIT, Revista Chilena de Investigación Agrícola, USDA, y ResearchGate.

Manténganse atentos para más novedades, ya que GeoPard continúa innovando y ampliando los límites de lo posible en la agricultura de precisión.

Acerca de las empresas:

GeoPard es un proveedor líder de software para agricultura de precisión. La empresa fue fundada en 2019 en Colonia, Alemania, y tiene presencia global. Ofrece una gama de soluciones que ayudan a los agricultores a optimizar sus operaciones y aumentar sus cosechas.

Con un enfoque en la sostenibilidad y la economía regenerativa, GeoPard tiene como objetivo promover prácticas de agricultura de precisión en todo el mundo.

Entre los socios de la empresa se encuentran marcas tan conocidas como John Deere, Corteva Agriscience, ICL, Pfeifer & Langen, IOWA Soybean Association, Kernel, MHP, SureGrowth y muchas otras.

Eurasia Group Kazajistán es la oficina de representación en Kazajistán de la empresa suiza Eurasia Group AG, distribuidor oficial de John Deere en la República de Kazajistán y Kirguistán desde 2002. La empresa ofrece soluciones para la agricultura de fabricantes líderes mundiales como JCB, Väderstad, GRIMME y Lindsay, abarcando todos los ámbitos de la agricultura y la horticultura.

Eurasia Group Kazakhstan presta gran atención en toda su actividad a las tecnologías de la agricultura de precisión, completando su línea de maquinaria con productos de digitalización agrícola.

Eurasia Group Kazakhstan cuenta con una extensa red regional: 14 oficinas regionales en Kazajstán y una en Kirguistán, más de 550 empleados, de los cuales casi la mitad son empleados de servicio posventa, y su propio departamento de gestión agrícola y digitalización.

A lo largo de los años, se han suministrado a Kazajstán más de 13 000 equipos y se han digitalizado 4,4 millones de hectáreas de terreno. Este año, la empresa celebra su 25 aniversario.

Cálculo de la Diferencia entre Rx Objetivo y Mapas Aplicados

Publicado en por Muhammad Farjad

En la agricultura de precisión, uno de los desafíos comunes es asegurar la aplicación de semillas, fertilizantes o agentes de protección de cultivos según la tasa prescrita (Rx objetivo).

Las variaciones entre la prescripción objetivo y lo que se aplica realmente en el campo (As-Applied) podrían llevar a un uso ineficiente de los recursos y afectar el rendimiento de los cultivos.

Al aprovechar los potentes análisis de GeoPard, puedes calcular y visualizar las diferencias entre tus mapas de Objetivo de Aplicación y los mapas Aplicados.

Este análisis de diferencias puede servir como una herramienta importante para identificar rápidamente problemas con equipos, el momento de la aplicación o la aplicación en sí.

Profundicemos en esto:

  • Visualizando diferenciasLa plataforma de GeoPard te permite generar un “mapa de diferencias”, superponiendo tus datos de Tasa Objetivo (Target Rx) y As-Applied. Esta representación visual de la variación proporciona una forma rápida e intuitiva de identificar áreas donde la aplicación real no coincidió con el objetivo.
  • Identificando problemasAl comparar el mapa de diferencias con tus mapas originales de Rx y As-Applied, puedes identificar áreas o tendencias específicas que podrían indicar un mal funcionamiento del equipo, un momento de aplicación subóptimo o problemas con el producto aplicado.
  • Mejorar la eficienciaEste análisis puede ayudarle a optimizar el uso de los recursos abordando los problemas identificados, alineando así sus tasas "As-Applied" más de cerca con su "Target Rx" para futuras aplicaciones.
  • Mejora del rendimiento de los cultivosAl asegurar que su campo reciba la cantidad correcta de insumos en el momento adecuado, puede mejorar la salud de los cultivos y potencialmente aumentar el rendimiento.

Recuerda, la agricultura de precisión se trata de tomar decisiones más informadas y precisas. Al integrar esta función en tus prácticas habituales de gestión agrícola, puedes asegurarte de que estás aprovechando al máximo tus insumos e impulsar tu explotación hacia una mayor productividad y rentabilidad.

Aplicación prefijo contiene las operaciones relacionadas con la aplicación aplicada, algunas de ellas son:

1. Tasa de aplicación solicitada – mapa aplicado original de la maquinaria (cómo se aplicó el producto)

Application_AppliedRate.png - mapa de aplicación original de la maquinaria (cómo se aplicó el producto)

2. Tasa de aplicación objetivo – objetivo original de la maquinaria (cómo se debe aplicar el producto)

Application_TargetRate.png - objetivo original de la maquinaria (cómo se debe aplicar el producto)

3. Agrupación de precisión de la aplicación – clusterización de los resultados: 0 – sin datos (la máquina no visitó estos lugares), 1 – aplicado por debajo del objetivo y no en el rango aceptable (±5% del objetivo), 2 – aplicado en el rango aceptable (±5% del objetivo), 3 – aplicado por encima del objetivo y no en el rango aceptable (±5% del objetivo)

Application_AccuracyClusterization.png - clusterización de los resultados: 0 - sin datos (la máquina no visitó estos lugares), 1 - aplicado por debajo del objetivo y no en el rango aceptable (+-5% del objetivo), 2 - aplicado en el rango aceptable ( +-5% del objetivo), 3 - aplicado por encima del objetivo y no en el rango aceptable (+-5% del objetivo)

4. Diferencia de Tasa de Aplicación – diferencia entre tasas aplicadas y objetivo en números absolutos (unidades l/ha)

Application_RateDifference.png - diferencia entre tasas aplicadas y objetivo en números absolutos (unidades l/ha)

 

Siembra prefijo contiene las operaciones relacionadas con la siembra, algunas de ellas son:

1. Tasa de aplicación de semillas - original aplicado desde la sembradora (cuántas semillas se sembraron)

Seeding_AppliedRate.png - aplicado originalmente desde la sembradora (cuántas semillas se sembraron)

2. Tasa Objetivo de Siembra – objetivo original del sembrador (cuántas semillas se deben sembrar)

Seeding_TargetRate.png - objetivo original de la sembradora (cuántas semillas se deben sembrar)

3. Agrupación de precisión de siembra – mismas reglas de agrupación, PERO el rango aceptable es de +-1% del objetivo

Seeding_AccuracyClusterization.png - mismas reglas de clusterización, PERO el rango aceptable es +-1% del objetivo

4. Agrupación de precisión de siembra ampliada – igual que Agrupación de precisión de siembra pero ampliada para mostrar la misma área que Tasa objetivo de siembra y Tasa aplicada de siembra

Seeding_AccuracyClusterizationZoomed.png - igual que Seeding_AccuracyClusterization.png pero ampliado para mostrar la misma área que Seeding_TargetRate.png y Seeding_AppliedRate.png

5. Diferencia en la tasa de siembra – la diferencia entre las tasas aplicadas y las tasas objetivo en números absolutos (unidades de semillas/ha)

5. Diferencia en Tasa de Siembra - la diferencia entre las tasas aplicadas y objetivo en números absolutos (unidades de semillas/ha)

La prescripción objetivo (Target Rx) en la agricultura

En agricultura, la prescripción objetivo se refiere al conjunto recomendado o deseado de prácticas o insumos prescritos para el crecimiento, la salud y el rendimiento óptimos de los cultivos. Sirve como una guía o plan para que los agricultores lo sigan con el fin de alcanzar objetivos agrícolas específicos.

La prescripción objetivo tiene en cuenta varios factores como el tipo de cultivo, la etapa de crecimiento, las condiciones del suelo, el clima, las presiones de plagas y enfermedades, y los requisitos de nutrientes.

Proporciona instrucciones sobre la aplicación de fertilizantes, pesticidas, riego, rotación de cultivos, selección de semillas, densidad de siembra y otras prácticas agrícolas esenciales.

El propósito de una prescripción objetivo es proporcionar a los agricultores recomendaciones científicamente respaldadas basadas en investigación, conocimiento agronómico y condiciones locales. Su objetivo es optimizar la utilización de recursos, minimizar las pérdidas de cultivos y mejorar la productividad agrícola general.

Las prescripciones objetivo a menudo son desarrolladas por expertos agrícolas, agrónomos, servicios de extensión agrícola o instituciones de investigación.

Pueden ser específicos para diferentes cultivos, regiones o incluso campos individuales, teniendo en cuenta las características y desafíos únicos de cada contexto agrícola.

Los agricultores utilizan las prescripciones objetivo como punto de referencia para guiar su toma de decisiones y prácticas de gestión.

Al seguir las pautas recomendadas, los agricultores buscan maximizar la salud, el rendimiento y la calidad de los cultivos, al tiempo que minimizan el impacto negativo en el medio ambiente.

Es importante señalar que las prescripciones objetivo deben ser flexibles y adaptables para tener en cuenta las variaciones en las condiciones locales y la necesidad de prácticas agrícolas sostenibles.

Los agricultores pueden necesitar hacer ajustes basados en observaciones en tiempo real, experiencias en la granja y monitoreo continuo para garantizar los mejores resultados posibles para sus operaciones agrícolas específicas.

¿Qué se aplica en el campo (tal como se aplicó)?

La agricultura de aplicación georreferenciada abarca el proceso de aplicar de manera precisa y exacta insumos, como fertilizantes, pesticidas y riego, a los cultivos basándose en datos en tiempo real y condiciones específicas del sitio.

Implica la integración de diversas tecnologías, entre ellas el GPS (Sistema de Posicionamiento Global), los SIG (Sistemas de Información Geográfica), sensores y equipos de aplicación de tasa variable.

¿Cuáles son las variaciones entre ellos?

En agricultura, las variaciones entre la prescripción objetivo y la aplicación real en el campo se refieren a las diferencias o desviaciones entre las prácticas agrícolas recomendadas o deseadas y la implementación en el mundo real.

Estas variaciones pueden manifestarse en diversos aspectos, incluyendo el uso de fertilizantes, pesticidas, riego, técnicas de cultivo y más.

Factores que influyen en las variaciones

Varios factores contribuyen a las variaciones entre la prescripción objetivo y la aplicación real en campo en la agricultura:

  • Factores ambientalesLas prácticas agrícolas están influenciadas por las condiciones ambientales dinámicas, incluyendo la composición del suelo, los patrones climáticos y la disponibilidad de agua. Pueden surgir variaciones debido a cambios inesperados en estos factores, afectando la viabilidad y efectividad de las prácticas prescritas.
  • Factores Humanos: El conocimiento, las habilidades y la experiencia de los agricultores juegan un papel crucial en la implementación precisa de las prácticas prescritas. Pueden ocurrir variaciones cuando los agricultores encuentran desafíos para comprender o interpretar las instrucciones prescritas, lo que lleva a desviaciones durante la aplicación.
  • Limitaciones TecnológicasLa tecnología agrícola, aunque avanzada, puede no ser siempre accesible o asequible para todos los agricultores. Las variaciones pueden surgir cuando los agricultores no tienen acceso al último equipo, herramientas de agricultura de precisión o datos en tiempo real, lo que afecta la precisión de las aplicaciones en el campo.
  • Cronograma y logística La agricultura es sensible al tiempo, con ventanas específicas para la siembra, la cosecha y la aplicación de agroquímicos. Pueden ocurrir variaciones si los agricultores enfrentan restricciones logísticas, como retrasos en la obtención de insumos o condiciones meteorológicas adversas que interrumpen la aplicación oportuna de las prácticas prescritas.

Conclusión

Las variaciones entre la prescripción objetivo y la aplicación real en el campo de la agricultura presentan desafíos que deben abordarse para lograr prácticas agrícolas sostenibles y eficientes. Comprender los factores que contribuyen a estas variaciones y su impacto en los resultados agrícolas es crucial.

Modelo Automatizado de Detección de Límites de Campo para Agricultura de Precisión por GeoPard

Publicado en por Muhammad Farjad

GeoPard ha completado con éxito el desarrollo de un modelo automatizado de detección de límites de campos utilizando imágenes satelitales multianuales, detección precisa de nubes y sombras, y algoritmos propios avanzados, incluidas redes neuronales profundas.

El modelo de detección de campos GeoPard ha alcanzado una precisión de vanguardia. 0,975 en la métrica de Intersección sobre Unión (IoU)., validado en diversas regiones y tipos de cultivos a nivel mundial.

Echa un vistazo a estas imágenes para ver los resultados en Alemania (el tamaño medio de los campos es de 7 hectáreas):

1 - Imagen sin procesar de Sentinel-2

1 – Imagen sin procesar de Sentinel-2

3 - Límites de campo segmentados

2 – Imagen de superresolución de Sentinel-2 por GeoPard (resolución de 1 metro)

2 - Imagen de superresolución de Sentinel-2 por GeoPard

3 – Límites de campo segmentados, 0.975 Métrica de precisión de intersección sobre unión (IoU), en múltiples regiones internacionales y tipos de cultivos.

La integración con nuestra API y la aplicación GeoPard estará disponible próximamente. Este método automatizado y rentable ayuda a predecir los rendimientos, beneficia a las organizaciones gubernamentales y facilita la labor de los grandes terratenientes que a menudo necesitan actualizar los límites de sus campos entre temporadas.

El enfoque de GeoPard utiliza Tendencias de la vegetación de cultivos plurianuales utilizando análisis multifactorial y rotación de cultivos.

 

El modelo es accesible a través de API de GeoPard Con un modelo de pago por uso, ofrece flexibilidad sin necesidad de costosas suscripciones.

 

¿Qué es la delimitación de linderos de campo?

La delimitación de linderos de parcelas se refiere al proceso de identificar y cartografiar los límites de campos agrícolas o parcelas de tierra. Implica el uso de diversas técnicas y fuentes de datos para delimitar los límites de cada campo o parcela agrícola.

Tradicionalmente, los agricultores o propietarios de las tierras delimitaban manualmente los linderos de los campos basándose en sus conocimientos y observaciones.

Sin embargo, gracias a los avances tecnológicos, en particular en la teledetección y los sistemas de información geográfica (SIG), los métodos automatizados y semiautomatizados se han vuelto cada vez más comunes.

Un método común es el análisis de imágenes satelitales o aéreas. Las imágenes de alta resolución capturadas por satélites o aeronaves pueden proporcionar información detallada sobre el paisaje, incluidos los límites entre diferentes parcelas de tierra.

Se pueden aplicar algoritmos de procesamiento de imágenes a estas imágenes para detectar características distintivas, como cambios en el tipo de vegetación, el color, la textura o patrones que indiquen la presencia de límites de campo.

Otra técnica consiste en utilizar datos LiDAR (detección y medición de distancia mediante luz), que emplea haces láser para medir la distancia entre el sensor y la superficie terrestre.

Los datos LiDAR pueden proporcionar información topográfica y de elevación detallada, lo que permite identificar variaciones sutiles en el terreno que pueden corresponder a los límites de los campos.

Además, los sistemas de información geográfica (SIG) desempeñan un papel crucial en la delimitación de los límites de los campos.

El software SIG permite la integración y el análisis de diversas capas de datos, incluyendo imágenes satelitales, mapas topográficos, registros de propiedad de tierras y otra información relevante. Al combinar estas fuentes de datos, el SIG puede ayudar en la interpretación e identificación de los límites de los terrenos.

La delimitación precisa de los terrenos es fundamental por varias razones. Facilita una mejor gestión de los recursos agrícolas, permite la aplicación de técnicas de agricultura de precisión y respalda la planificación e implementación de prácticas agrícolas como el riego, la fertilización y el control de plagas.

Los datos precisos sobre los límites de las parcelas también ayudan en la administración de tierras, la planificación del uso del suelo y el cumplimiento de las normativas agrícolas.

¿Cómo es útil?

Desempeña un papel crucial en la agricultura y la gestión de tierras, proporcionando diversos beneficios y una importancia respaldada por evidencia y cifras globales. A continuación, algunos puntos clave:

1. Agricultura de precisión: La delimitación precisa de los campos facilita la implementación de técnicas de agricultura de precisión, donde recursos como el agua, los fertilizantes y los pesticidas se dirigen con exactitud a áreas específicas dentro de los campos.

Según un informe del Banco Mundial, las tecnologías de agricultura de precisión tienen el potencial de aumentar el rendimiento de los cultivos en 20% y reducir los costos de los insumos en 10-20%.

2. Gestión eficiente de recursos: Permite a los agricultores gestionar mejor los recursos optimizando los sistemas de riego, ajustando las prácticas de fertilización y supervisando la salud de los cultivos. Esta precisión reduce el desperdicio de recursos y el impacto ambiental.

La Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO) estima que las prácticas de agricultura de precisión pueden reducir el consumo de agua entre 20 y 50 toneladas métricas, disminuir el consumo de fertilizantes entre 10 y 20 toneladas métricas y reducir el uso de pesticidas entre 20 y 30 toneladas métricas.

3. Planificación del uso del suelo: Contar con datos precisos sobre los límites de las parcelas es fundamental para la planificación del uso del suelo, ya que garantiza una utilización eficiente de las tierras agrícolas disponibles. Esto permite a los responsables políticos y a los gestores de tierras tomar decisiones informadas sobre la asignación de terrenos, la rotación de cultivos y la zonificación.

Esto puede conducir a una mayor productividad agrícola y a una mejor seguridad alimentaria. Un estudio publicado en el Journal of Soil and Water Conservation reveló que una planificación eficaz del uso de la tierra podría aumentar la producción mundial de alimentos en 20-67%.

4. Subvenciones y seguros agrícolas: Muchos países ofrecen subsidios agrícolas y programas de seguros basados en los límites de las parcelas. Una delimitación precisa ayuda a determinar las áreas de tierra elegibles, garantiza una distribución equitativa de los subsidios y permite calcular con exactitud las primas de los seguros.

Por ejemplo, la Política Agrícola Común (PAC) de la Unión Europea se basa en la delimitación precisa de las parcelas para el cálculo de las subvenciones y el control del cumplimiento.

5. Administración de tierras y límites legales: La delimitación de los linderos de las parcelas agrícolas es fundamental para la administración de tierras, los derechos de propiedad y la resolución de disputas territoriales. Los mapas precisos de los linderos ayudan a establecer la propiedad legal, respaldan los sistemas de registro de tierras y facilitan transacciones transparentes.

El Banco Mundial estima que solo 301.000 millones de personas de la población mundial tienen derechos legalmente documentados sobre sus tierras, lo que subraya la importancia de contar con datos fiables sobre los límites de las parcelas para garantizar la seguridad de la tenencia de la tierra.

6. Cumplimiento normativo y sostenibilidad ambiental: La delimitación precisa de los terrenos facilita el control del cumplimiento de las normativas medioambientales y garantiza la adhesión a las prácticas agrícolas sostenibles.

Ayuda a identificar zonas de amortiguación, áreas protegidas y zonas propensas a la erosión o la contaminación del agua, lo que permite a los agricultores adoptar las medidas adecuadas. El cumplimiento de las normas ambientales fomenta la sostenibilidad y reduce los impactos negativos en los ecosistemas.

Según la FAO, las prácticas agrícolas sostenibles pueden mitigar hasta 6.000 millones de toneladas de emisiones de gases de efecto invernadero al año.

Estos puntos ilustran su utilidad e importancia en la agricultura y la gestión de tierras. Las evidencias y cifras globales presentadas respaldan los impactos positivos que puede tener en la eficiencia de los recursos, la planificación del uso de la tierra, los marcos legales, la sostenibilidad ambiental y la productividad agrícola en general.

En resumen, la delimitación de parcelas agrícolas consiste en identificar y cartografiar los límites de los campos o terrenos agrícolas. Para ello, se utilizan diversas técnicas, como el análisis de imágenes satelitales, datos LiDAR y SIG, con el fin de definir y delimitar con precisión estos límites, lo que permite una gestión eficaz de la tierra y prácticas agrícolas óptimas.

Imágenes planetarias (diarias, resolución de 3m) para la creación de zonas de gestión

Publicado en por dementievgeopard

Con GeoPard Agriculture, acceder a las imágenes de Planet es más sencillo, rápido y económico. Desde agosto de 2022, GeoPard ofrece la posibilidad de buscar y analizar únicamente las imágenes de Planet solicitadas, dentro del rango de fechas que el usuario prefiera.

De este modo, un usuario de GeoPard solicita únicamente las imágenes de Planet que prefiera y puede utilizarlas en la caja de herramientas analíticas de GeoPard.

Las imágenes del planeta se extienden Sentinel y Landsat coberturas (proporcionadas por defecto) y se pueden mezclar con otras capas de datos (conjuntos de datos de maquinaria de cosecha/pulverización/siembra, perfil topográfico) a través de existentes Multicapa, Plurianual, y Herramientas de ecuaciones. 

 

Imágenes planetarias para la creación de zonas de gestión

 

Planeta Es la mayor red de satélites de observación de la Tierra, que proporciona un conjunto de datos globales casi diarios y permite la obtención de imágenes satelitales de alta resolución y alta frecuencia.

Zonas de gestión basadas en imágenes de Planet Scope (resolución de 3,5 m).

Lea más sobre GeoPard / Planet Partnership.

¿Qué son las imágenes planetarias y cuál es su uso para la creación de zonas de gestión?

Se refiere a las imágenes satelitales proporcionadas por Planet Labs, una empresa privada que opera una flota de pequeños satélites llamados Dove. Estos satélites capturan diariamente imágenes de alta resolución de la superficie terrestre. El término "resolución de 3 m" significa que cada píxel de la imagen representa un área de 3 × 3 metros en el terreno. Este nivel de detalle permite un análisis y monitoreo exhaustivos de diversas características y cambios en la superficie terrestre.

En lo que respecta a la creación de zonas de gestión, las imágenes planetarias con una resolución diaria de 3 m pueden ser muy beneficiosas para diversas industrias y aplicaciones, tales como:

  • AgriculturaLas imágenes de alta resolución pueden ayudar a crear zonas de manejo en la agricultura, donde diferentes áreas de un campo pueden requerir tratamientos distintos, como riego, fertilización o control de plagas. Al analizar las imágenes, los agricultores pueden identificar patrones relacionados con la salud de los cultivos, la humedad del suelo y otros factores, lo que les permite tomar mejores decisiones sobre la asignación de recursos.
  • Gestión ambiental: Las imágenes satelitales permiten identificar y monitorear áreas ambientalmente sensibles, como humedales, bosques y hábitats de vida silvestre. Esta información puede utilizarse para crear zonas de gestión que protejan estas áreas y garanticen prácticas de uso sostenible de la tierra.
  • Planificación urbana: Las imágenes de alta resolución pueden ayudar a los planificadores urbanos a identificar áreas de crecimiento, patrones de uso del suelo y desarrollo de infraestructuras. Esta información puede utilizarse para crear zonas de gestión que orienten el desarrollo futuro y garanticen un uso eficiente de los recursos.
  • Gestión de desastres: Las imágenes satelitales pueden ayudar a identificar y monitorear áreas propensas a desastres, como llanuras aluviales o zonas de alto riesgo de incendios forestales. Se pueden crear zonas de gestión para establecer rutas de evacuación, asignar recursos para la respuesta ante desastres e informar las políticas de uso del suelo para minimizar el riesgo de futuros desastres.
  • Gestión de los recursos naturales: Las imágenes de alta resolución pueden ayudar a monitorear y gestionar recursos como el agua, los minerales y los bosques. Al identificar áreas con alto valor o escasez de recursos, se pueden crear zonas de gestión para garantizar el uso sostenible y la conservación de estos recursos.

En resumen, Planet Imagery con una resolución diaria de 3 metros es una herramienta valiosa para la creación de zonas de gestión en diversos ámbitos, ya que proporciona información actualizada y detallada que puede ayudar a los responsables de la toma de decisiones a optimizar la asignación de recursos y garantizar prácticas de uso sostenible de la tierra.

Preguntas frecuentes

1. ¿Qué puede ayudar a establecer el uso de imágenes?

El uso de imágenes puede contribuir a establecer un sistema agrícola más eficiente y eficaz. Mediante tecnologías como drones o imágenes satelitales, se pueden obtener datos valiosos sobre la salud de los cultivos, las condiciones del suelo y las necesidades de riego.

Ayuda a identificar áreas problemáticas, como plagas o deficiencias nutricionales, lo que permite a los agricultores tomar medidas específicas. Además, las imágenes facilitan el seguimiento del crecimiento y desarrollo de los cultivos, permitiendo una toma de decisiones precisa y la maximización de las cosechas. 

Análisis basado en ecuaciones en la agricultura de precisión

Publicado en por dementievgeopard

Con el lanzamiento del módulo de análisis basado en ecuaciones, el equipo de GeoPard ha dado un gran paso adelante al proporcionar a agricultores, agrónomos y analistas de datos espaciales información práctica para cada metro cuadrado. El módulo incluye un catálogo de más de 50 fórmulas de precisión GeoPard predefinidas que abarcan una amplia gama de análisis relacionados con la agricultura.

Las fórmulas de precisión se han desarrollado basándose en Investigación agronómica independiente plurianual universitaria e industrial. y han sido sometidos a pruebas rigurosas para garantizar su precisión y utilidad. Se pueden configurar fácilmente para ser ejecutado automáticamente Para cualquier sector, proporciona a los usuarios información valiosa y fiable que les ayuda a optimizar el rendimiento de sus cultivos y a reducir los costes de producción.

El módulo de análisis basado en ecuaciones es una función clave de la plataforma GeoPard, que proporciona a los usuarios una potente herramienta para comprender mejor sus operaciones y tomar decisiones basadas en datos sobre sus prácticas agrícolas. Gracias a su catálogo de fórmulas en constante crecimiento y a la posibilidad de personalizarlas para diferentes escenarios de campo, GeoPard puede satisfacer las necesidades específicas de cualquier explotación agrícola.

 

Eliminación de potasio basada en datos de rendimiento

Eliminación de potasio basada en datos de rendimiento

 

Casos de uso (ver ejemplos a continuación):

  • Captación de nitrógeno en números absolutos utilizando datos de rendimiento y proteínas
  • Eficiencia en el uso del nitrógeno (NUE) y cálculos de exceso con capas de datos de rendimiento y proteínas
  • Recomendaciones de cal basadas en datos de pH de muestras de suelo o escáneres de suelo
  • Subcampo (zonas o nivel de píxeles) mapas de ROI)
  • Recomendaciones de fertilización con micro y macronutrientes basadas en datos de muestreo de suelo, potencial de campo, topografía y rendimiento.
  • Modelado del carbono
  • Detección y alerta de cambios (calcular la diferencia entre imágenes de Sentinel-2, Landsat 8-9 o Planet).
  • Modelización de la humedad del suelo y de los granos
  • Cálculo del rendimiento en seco a partir de conjuntos de datos de rendimiento en húmedo.
  • Cálculo de la diferencia entre el tratamiento objetivo y el tratamiento aplicado

 

Recomendaciones de potasio basadas en dos objetivos de rendimiento (zonas de productividad)

Recomendaciones de potasio basadas en dos objetivos de rendimiento (zonas de productividad)

 

 

 

 

Fertilizantes: Guía de recomendaciones. Potasio / Maíz.

Fertilizantes: Guía de recomendaciones (Universidad Estatal de Dakota del Sur): Potasio / Maíz. Revisión y corrección: Jason Clark | Profesor adjunto y especialista en fertilidad del suelo de la Extensión de la SDSU.

 

Eficiencia de utilización del potasio en kg/ha

Eficiencia de utilización del potasio en kg/ha

 

 

 

Eficiencia en el uso del nitrógeno en porcentaje. El cálculo se basa en las capas de datos de rendimiento, proteína y humedad del grano.

Eficiencia en el uso del nitrógeno en porcentaje. El cálculo se basa en las capas de datos de rendimiento, proteína y humedad del grano.

 

 

Nitrógeno: Tratamiento según dosis frente a aplicación inmediata

Nitrógeno: Tratamiento según dosis frente a aplicación inmediata

 

Diferencia de clorofila entre dos imágenes satelitales

Diferencia de clorofila entre dos imágenes satelitales

 

Un usuario de GeoPard puede ajustar los existentes y crear los suyos. fórmulas privadas Basado en imágenes, suelo, rendimiento, topografía o cualquier otra capa de datos compatible con GeoPard. 

Ejemplos de la plantilla de ecuaciones GeoPard

Ejemplos de la plantilla de ecuaciones GeoPard

 

El análisis basado en fórmulas ayuda a los agricultores, agrónomos y científicos de datos a automatizar sus flujos de trabajo y a tomar decisiones basadas en múltiples datos e investigaciones científicas para facilitar la implementación de una agricultura sostenible y de precisión.

¿Qué es el análisis basado en ecuaciones en la agricultura de precisión? El uso de fórmulas de precisión

El análisis basado en ecuaciones en la agricultura de precisión se refiere al uso de modelos matemáticos, ecuaciones, fórmulas de precisión y algoritmos para analizar datos agrícolas y obtener información que pueda ayudar a los agricultores a tomar mejores decisiones sobre la gestión de los cultivos.

Estos métodos analíticos incorporan diversos factores, como las condiciones climáticas, las propiedades del suelo, el crecimiento de los cultivos y las necesidades nutricionales, para optimizar las prácticas agrícolas y mejorar el rendimiento de los cultivos, al tiempo que se minimiza el desperdicio de recursos y el impacto ambiental.

Algunos de los componentes clave del análisis basado en ecuaciones en la agricultura de precisión incluyen:

  • Modelos de crecimiento de cultivos: Estos modelos describen la relación entre diversos factores, como el clima, las propiedades del suelo y las prácticas de manejo de cultivos, para predecir el crecimiento y el rendimiento de las cosechas. Algunos ejemplos de estos modelos son CERES (Crop Environment Resource Synthesis) y APSIM (Agricultural Production Systems sIMulator). Estos modelos pueden ayudar a los agricultores a tomar decisiones informadas sobre las fechas de siembra, las variedades de cultivos y la programación del riego.
  • Modelos de humedad del suelo: Estos modelos estiman el contenido de agua en el perfil del suelo basándose en factores como la precipitación, la evaporación y el consumo de agua de los cultivos. Pueden ayudar a los agricultores a optimizar las prácticas de riego, asegurando que el agua se aplique de manera eficiente y en el momento adecuado para maximizar el rendimiento de los cultivos.
  • Modelos de manejo de nutrientes: Estos modelos predicen las necesidades nutricionales de los cultivos y ayudan a los agricultores a determinar las dosis y el momento óptimos para la aplicación de fertilizantes. Mediante estos modelos, los agricultores pueden garantizar que los cultivos reciban la cantidad adecuada de nutrientes, minimizando al mismo tiempo el riesgo de lixiviación de nutrientes y contaminación ambiental.
  • Modelos de plagas y enfermedades: Estos modelos predicen la probabilidad de brotes de plagas y enfermedades basándose en factores como las condiciones climáticas, las etapas de crecimiento de los cultivos y las prácticas de manejo. Mediante estos modelos, los agricultores pueden tomar decisiones proactivas sobre el manejo de plagas y enfermedades, como ajustar las fechas de siembra o aplicar pesticidas en el momento adecuado.
  • Modelos basados en teledetección: Estos modelos utilizan imágenes satelitales y otros datos de teledetección para monitorear la salud de los cultivos, detectar factores de estrés y estimar el rendimiento. Al integrar esta información con otras fuentes de datos, los agricultores pueden tomar mejores decisiones sobre el manejo de los cultivos y optimizar el uso de los recursos.

En resumen, el análisis basado en ecuaciones en la agricultura de precisión utiliza modelos matemáticos y algoritmos para analizar las complejas interacciones entre diversos factores que afectan el crecimiento y la gestión de los cultivos. Al aprovechar estos análisis, los agricultores pueden tomar decisiones basadas en datos para optimizar las prácticas agrícolas, mejorar el rendimiento de los cultivos y minimizar el impacto ambiental.

Preguntas frecuentes

1. ¿Cómo puede la agricultura de precisión ayudar a abordar los problemas de uso de recursos y contaminación en la agricultura?

Puede ayudar a abordar los problemas de uso de recursos y contaminación en la agricultura mediante la aplicación selectiva de recursos, una gestión eficiente de los mismos, un monitoreo mejorado y la adopción de prácticas de conservación. Al aplicar insumos como fertilizantes y pesticidas solo donde son necesarios, los agricultores pueden reducir el desperdicio y minimizar la contaminación.

La toma de decisiones basada en datos permite una gestión óptima de los recursos, mientras que el monitoreo en tiempo real posibilita intervenciones oportunas para prevenir incidentes de contaminación. Además, la implementación de prácticas de conservación promueve la agricultura sostenible y reduce el impacto ambiental.

Mapas de potencial de campo GeoPard vs. datos de rendimiento

Publicado en por dementievgeopard

Los mapas de potencial de campo de GeoPard a menudo parecen... exactamente como rendimiento datos.

Los creamos usando análisis multicapa de información histórica, topografía y análisis del suelo desnudo.

El proceso de tal Los mapas de rendimiento sintéticos son automáticos. (y patentado) y cualquier campo del mundo tarda aproximadamente 1 minuto en generarlo.

 

Mapas de potencial de campo GeoPard vs. datos de rendimiento

Puede utilizarse como base para:

¿Qué son los mapas de potencial de campo?

Los mapas de potencial de campo, también conocidos como mapas de potencial de rendimiento o mapas de potencial de productividad, son representaciones visuales de la variabilidad espacial del rendimiento o la productividad potencial de un cultivo dentro de un campo. Estos mapas se crean analizando diversos factores que influyen en el crecimiento del cultivo, como las propiedades del suelo, la topografía y los datos históricos de rendimiento.

Estos mapas pueden utilizarse en la agricultura de precisión para orientar las decisiones de gestión, como la aplicación de fertilizantes a dosis variables, el riego y otros insumos, así como para identificar áreas que requieren atención o prácticas de gestión específicas.

Algunos factores clave que se suelen tener en cuenta al crear mapas de potencial de campo incluyen:

  1. Propiedades del suelo: Las características del suelo, como la textura, la estructura, el contenido de materia orgánica y la disponibilidad de nutrientes, influyen significativamente en el potencial de rendimiento de los cultivos. Al mapear las propiedades del suelo en un campo, los agricultores pueden identificar áreas con alto o bajo potencial de productividad.
  2. TopografíaFactores como la altitud, la pendiente y la orientación pueden influir en el crecimiento de los cultivos y su potencial de rendimiento. Por ejemplo, las zonas bajas pueden ser propensas al encharcamiento o tener un mayor riesgo de heladas, mientras que las pendientes pronunciadas pueden ser más susceptibles a la erosión. La elaboración de mapas de estas características topográficas puede ayudar a los agricultores a comprender cómo afectan al potencial de productividad y a ajustar sus prácticas de manejo en consecuencia.
  3. Datos históricos de rendimiento: Al analizar los datos históricos de rendimiento de años o temporadas anteriores, los agricultores pueden identificar tendencias y patrones de productividad en sus campos. Esta información se puede utilizar para crear mapas que resalten las áreas con un potencial de rendimiento consistentemente alto o bajo.
  4. Datos de teledetección: Las imágenes satelitales, la fotografía aérea y otros datos de teledetección pueden utilizarse para evaluar la salud, el vigor y la etapa de crecimiento de los cultivos. Esta información permite crear mapas que reflejan la variabilidad espacial del potencial de productividad de los cultivos.
  5. Datos climáticos: Variables climáticas como la temperatura, las precipitaciones y la radiación solar también pueden influir en el crecimiento y el rendimiento de los cultivos. Al incorporar datos climáticos en estos mapas, los agricultores pueden comprender mejor cómo los factores ambientales afectan la productividad de sus campos.

Son herramientas valiosas en la agricultura de precisión, ya que ayudan a los agricultores a visualizar la variabilidad espacial del potencial de productividad dentro de sus campos. Al utilizar estos mapas para guiar las decisiones de gestión, los agricultores pueden optimizar el uso de los recursos, mejorar el rendimiento general de los cultivos y reducir el impacto ambiental de sus actividades agrícolas.

Diferencia entre mapas de potencial de campo y datos de rendimiento

Los mapas de potencial de campo y los datos de rendimiento se utilizan en la agricultura de precisión para ayudar a los agricultores a comprender la variabilidad espacial de sus campos y tomar decisiones de gestión mejor fundamentadas. Sin embargo, existen algunas diferencias clave entre ambos:

Fuentes de datos:

Estos mapas se crean integrando datos de diversas fuentes, como propiedades del suelo, topografía, datos históricos de rendimiento, datos de teledetección y datos climáticos. Sin embargo, estos datos se recopilan mediante monitores de rendimiento instalados en la maquinaria de cosecha, que registran el rendimiento del cultivo a medida que se recolecta.

Aspecto temporal:

Estos mapas representan una estimación de la productividad potencial de un campo, que generalmente es estática o cambia lentamente con el tiempo, salvo cambios significativos en las propiedades del suelo u otros factores influyentes. Sin embargo, los datos de rendimiento son específicos de una temporada de cultivo determinada o de varias temporadas y pueden variar significativamente de un año a otro en función de factores como las condiciones climáticas, la presión de las plagas y las prácticas de manejo.

En resumen, los mapas de potencial de campo y los datos de rendimiento son herramientas complementarias en la agricultura de precisión. Estos mapas proporcionan una estimación de la productividad potencial de un campo, lo que ayuda a los agricultores a identificar áreas que pueden requerir prácticas de manejo diferentes. Los datos de rendimiento, por otro lado, documentan la producción real del cultivo y pueden utilizarse para evaluar la eficacia de las prácticas de manejo y fundamentar la toma de decisiones futuras.

Índices de vegetación y contenido en clorofila

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GeoPard amplía la familia de índices de vegetación vinculados a la clorofila compatibles con

  • Índice de contenido de clorofila del dosel (CCCI)
  • Índice de relación de absorción de clorofila modificado (MCARI)
  • Índice de Reflectancia de Absorción de Clorofila Transformada (TCARI)
  • relación MCARI/OSAVI
  • relación TCARI/OSAVI

Ayudan a comprender la etapa actual de desarrollo del cultivo, incluyendo

  • identificación de las áreas con demanda de nutrientes,
  • estimación de la eliminación de nitrógeno,
  • evaluación del rendimiento potencial,

Y estos conocimientos se utilizan para la creación de mapas precisos de aplicación de nitrógeno a tasa variable.

Leer más: ¿Cuál es el índice? Se recomienda su uso en la agricultura de precisión.

Leer más: Índices de vegetación GeoPard

Índices de vegetación y contenido en clorofilaÍndice de contenido de clorofila del dosel (CCCI) frente al índice de relación de absorción de clorofila modificado (MCARI) frente al índice de absorción de clorofila transformado en reflectancia (TCARI) frente a la relación MCARI/OSAVI

¿Qué son los índices de vegetación?

Los índices de vegetación son valores numéricos derivados de datos espectrales obtenidos mediante teledetección, como imágenes satelitales o aéreas, que permiten cuantificar la densidad, la salud y la distribución de la vegetación en la superficie terrestre.

Se utilizan habitualmente en teledetección, agricultura, monitoreo ambiental y aplicaciones de gestión de tierras para evaluar y monitorear el crecimiento, la productividad y la salud de la vegetación.

Estos índices se calculan utilizando los valores de reflectancia de diferentes longitudes de onda de luz, en particular en el rojo, el infrarrojo cercano (NIR) y, a veces, en otras bandas.

Las propiedades de reflectancia de la vegetación varían con las diferentes longitudes de onda de la luz, lo que permite diferenciar entre la vegetación y otros tipos de cobertura del suelo.

La vegetación suele presentar una fuerte absorción en la región roja y una alta reflectancia en la región del infrarrojo cercano debido a las características de la clorofila y la estructura celular.

Algunos índices de vegetación ampliamente utilizados incluyen:

  • Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI)Es el índice de vegetación más popular y utilizado, calculado como (NIR – Rojo) / (NIR + Rojo). Los valores de NDVI oscilan entre -1 y 1, donde los valores más altos indican una vegetación más sana y densa.
  • Índice de Vegetación Mejorado (EVI)Este índice mejora el NDVI al reducir el ruido atmosférico y del suelo, además de corregir las señales de fondo del dosel vegetal. Utiliza bandas adicionales, como la azul, e incorpora coeficientes para minimizar estos efectos.
  • Índice de vegetación ajustado al suelo (SAVI): SAVI está diseñado para minimizar la influencia del brillo del suelo en el índice de vegetación. Introduce un factor de corrección del brillo del suelo, lo que permite evaluaciones de la vegetación más precisas en áreas con escasa o nula cobertura vegetal.
  • Índice de Vegetación Verde-Rojo (GRVI)GRVI es otro índice de relación simple que utiliza las bandas verde y roja para evaluar la salud de la vegetación. Se calcula como (Verde – Rojo) / (Verde + Rojo).

Estos índices, entre otros, son utilizados por investigadores, administradores de tierras y responsables políticos para tomar decisiones informadas sobre el uso de la tierra, la agricultura, la silvicultura, la gestión de los recursos naturales y el monitoreo ambiental.

Índice de Humedad Diferencial Normalizado

Publicado en por dementievgeopard

El número de Índices de vegetación respaldados por GeoPard está en continuo crecimiento. El equipo de GeoPard presenta el Índice de Humedad de Diferencia Normalizada (NDMI). El índice determina el contenido de agua de la vegetación y el índice de agua de diferencia normalizada (NDWI). Es útil para encontrar los lugares con existentes estrés hídrico en las plantas.

Los valores bajos de NDMI indican las zonas donde las plantas están sufriendo estrés por falta de humedad.
Por otro lado, los valores más bajos del índice de diferencia normalizada del agua después del pico de vegetación resaltan los puntos que se están volviendo listo para la cosecha primero.

La diferencia en el contenido relativo de agua de la vegetación entre dos imágenes satelitales (constelación Sentinel-2 en este caso).

La diferencia en el contenido relativo de agua de la vegetación entre dos imágenes satelitales (constelación Sentinel-2 en este caso).

En las siguientes capturas de pantalla, podrá encontrar las zonas NDMI generadas a partir de las imágenes satelitales del 19 de junio (pico de vegetación) y del 6 de julio, así como el mapa de ecuaciones que representa la diferencia NDMI.

Índice de humedad de diferencia normalizada calculado sobre una imagen de Planet / Sentinel-2 / LandsatNDMI calculado sobre una imagen de Planet / Sentinel-2 / Landsat

¿Qué es el índice de humedad?

Es una medida o cálculo que se utiliza para evaluar el contenido o la disponibilidad de humedad en un área o región específica. Generalmente se deriva de diversos factores ambientales como la precipitación, la evapotranspiración, las propiedades del suelo y la cubierta vegetal.

Proporciona una indicación relativa de la humedad o sequedad de una zona, lo que ayuda a identificar posibles condiciones de estrés hídrico o sequía.

Es una herramienta valiosa para el seguimiento y la gestión de los recursos hídricos, la planificación agrícola y la comprensión de las condiciones ecológicas de una región determinada.

¿Qué es el Índice de Humedad de Diferencia Normalizada?

El Índice de Humedad de Diferencia Normalizada (NDMI, por sus siglas en inglés) es un índice de vegetación derivado de datos de teledetección para evaluar y monitorear el contenido de humedad de la vegetación. Al igual que otros índices de vegetación, se calcula utilizando valores de reflectancia espectral obtenidos a partir de imágenes satelitales o aéreas.

Resulta especialmente útil para controlar el estrés hídrico de las plantas, evaluar las condiciones de sequía, estimar el riesgo de incendios y estudiar los impactos del cambio climático en la vegetación.

Se calcula utilizando las bandas del infrarrojo cercano (NIR) y del infrarrojo de onda corta (SWIR), que son sensibles al contenido de humedad en la vegetación. La fórmula para el NDMI es:

NDMI = (NIR – SWIR) / (NIR + SWIR)

Los valores de NDWI suelen oscilar entre -1 y 1, donde los valores más altos indican mayor humedad en la vegetación y los valores más bajos indican menor humedad o estrés hídrico. Los valores negativos de NDWI pueden asociarse con áreas sin vegetación o con muy baja humedad.

¿Qué es NDWI?

El NDWI, o Índice de Diferencia Normalizada del Agua, es un índice de teledetección que se utiliza para cuantificar y evaluar el contenido de agua o las características relacionadas con el agua en la vegetación o los paisajes.

Se calcula analizando la reflectancia de las bandas de luz infrarroja cercana y verde obtenidas mediante imágenes satelitales o aéreas. Resulta especialmente útil para identificar masas de agua, monitorear cambios en la disponibilidad de agua y evaluar la salud de la vegetación.

Al comparar la absorción y la reflexión de diferentes longitudes de onda, proporciona información valiosa para aplicaciones como el monitoreo de la sequía, el análisis hidrológico y la gestión de ecosistemas.

Visualización del NDMI para determinar el índice de diferencia normalizada del agua

La visualización del NDMI implica procesar imágenes satelitales o aéreas, calcular los valores del NDMI y luego mostrar los resultados como un mapa o imagen codificada por colores. Estos son los pasos generales para visualizar el NDMI:

  • Adquiera imágenes satelitales o aéreas: Obtenga imágenes multiespectrales de una plataforma satelital o aérea, como Landsat, Sentinel o MODIS. Asegúrese de que las imágenes incluyan las bandas necesarias: infrarrojo cercano (NIR) e infrarrojo de onda corta (SWIR).
  • Preprocese las imágenes: Según la fuente de datos, es posible que deba preprocesar las imágenes para corregir las distorsiones atmosféricas, geométricas y radiométricas. Convierta los valores digitales (DN) de la imagen a valores de reflectancia espectral.
  • Calcular NDMI: Para cada píxel de la imagen, utilice los valores de reflectancia NIR y SWIR para calcular el NDMI utilizando la fórmula: NDMI = (NIR – SWIR) / (NIR + SWIR).
  • Mapeo de colores: Asigne una paleta de colores a los valores NDMI. Generalmente, se utiliza una escala de color continua, que va desde un color (por ejemplo, rojo) para valores NDMI bajos (que indican baja humedad) hasta otro color (por ejemplo, verde) para valores NDMI altos (que indican alta humedad). Puede utilizar software como QGIS, ArcGIS o bibliotecas de programación como Rasterio y Matplotlib de Python para crear un mapa de colores.
  • Visualiza el mapa NDMI: Visualice el mapa o la imagen del NDMI utilizando un software SIG, una biblioteca de programación o una plataforma en línea. Esto le permitirá analizar la distribución espacial del contenido de humedad de la vegetación e identificar áreas con estrés hídrico o alta humedad.
  • Interpretación y análisis: Utilice la visualización del NDWI para evaluar la salud de la vegetación, monitorear las condiciones de sequía o evaluar el riesgo de incendios. También puede comparar mapas del índice de diferencia normalizada del agua (NDWI) de diferentes períodos para analizar los cambios en el contenido de humedad de la vegetación a lo largo del tiempo.

Recuerde que las distintas herramientas de software o bibliotecas de programación pueden tener flujos de trabajo ligeramente diferentes, pero el proceso general será similar. Además, puede superponer otras capas de datos, como el uso del suelo, la elevación o los límites administrativos, para mejorar su análisis y comprender mejor la relación entre el contenido de humedad de la vegetación y otros factores. 

Topografía basada en datos de maquinaria

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Gran parte de los datos recopilados en los campos no son utilizados por los agricultores y agrónomos. Por ejemplo, casi cualquier maquinaria moderna tiene un receptor GPS capaz de recopilar datos de elevación; a menudo, la precisión se mejora con Cinemática en tiempo real (RTK). 

Mapa topográfico basado en datos de maquinaria
Topografía a partir de datos de maquinaria y vegetación

La mayor parte de estos datos no se utiliza activamente, ya que extraerlos, limpiarlos y procesarlos para obtener valor real de ellos requiere mucho tiempo. Una de las ideas principales de GeoPard es reducir la complejidad del uso de datos en la agricultura de precisión. 

GeoPard es capaz de extraer automáticamente datos de elevación de alta precisión de:

  • conjuntos de datos de rendimiento
  • Conjuntos de datos de sensores EC/otros

GeoPard utilizó lo mejor disponible conjunto de datos topográficos Para cada campo, pero, lamentablemente, no se dispone de datos lidar de alta precisión para todas las ubicaciones del mundo. Por lo tanto, un modelo digital de elevación basado en datos de maquinaria será una opción ideal y mejorará significativamente el conocimiento del terreno. 

De ahora en adelante, como cualquier capa de datos en GeoPard, puede crear zonas a partir de datos de elevación de maquinaria con Zones Creator, usar estos datos en el Módulo de operaciones de zonas (hallazgo de superposiciones entre diferentes conjuntos de datos) y usarlo en análisis multicapa.

Tenga en cuenta que también es posible comparar Modelos topográficos basados en teledetección frente a modelos topográficos basados en maquinaria/RTK.

¿Qué son los equipos topográficos?

El equipo topográfico se refiere a las herramientas e instrumentos especializados que se utilizan en el campo de la topografía, que es el estudio y la cartografía de las características de la superficie terrestre.

¿Qué son los equipos topográficos?

Estas herramientas están diseñadas para medir y registrar diversos aspectos de la topografía del terreno, incluyendo la elevación, la pendiente y las curvas de nivel. A continuación, se muestran algunos equipos topográficos de uso común:

  • Estación total: Una estación total es un instrumento topográfico electrónico que combina las funciones de un teodolito (utilizado para medir ángulos horizontales y verticales) y un distanciómetro electrónico (EDM) para medir distancias. Se utiliza para el posicionamiento preciso y la medición de ángulos y distancias en levantamientos topográficos.
  • Receptor GPS (Sistema de Posicionamiento Global): Los receptores GPS utilizan señales de satélites para determinar posiciones precisas en la superficie terrestre. En topografía, se emplean para establecer puntos de control y medir coordenadas, elementos cruciales para la creación de mapas topográficos precisos.
  • Instrumento de nivelación: Los instrumentos de nivelación, como el nivel de burbuja o el nivel digital, se utilizan para medir las diferencias de altura o elevaciones entre distintos puntos del terreno. Ayudan a determinar las curvas de nivel y las pendientes del terreno.
  • LiDAR (Detección y Medición de Distancia mediante Luz): LiDAR es una tecnología de teledetección que utiliza luz láser para medir distancias y crear mapas tridimensionales detallados. Se usa comúnmente en levantamientos aéreos o terrestres para capturar datos de elevación de alta resolución.
  • Equipo fotogramétrico: La fotogrametría consiste en obtener mediciones a partir de fotografías. Para capturar imágenes aéreas se utilizan cámaras especializadas, topógrafos, drones o vehículos aéreos no tripulados (VANT) equipados con cámaras de alta resolución. Posteriormente, se utiliza software fotogramétrico para procesar estas imágenes y extraer información topográfica.
  • Dispositivos GPS portátiles: Los dispositivos GPS portátiles proporcionan datos de posición precisos en tiempo real. Son fáciles de transportar y se utilizan para la navegación, la elaboración de mapas y la recopilación de datos sobre el terreno.
  • Cuadernos de campo e instrumentos de medición: Los topógrafos utilizan cuadernos de campo para registrar mediciones, bocetos y notas durante los levantamientos topográficos. Las herramientas de medición, como cintas métricas, jalones y cintas de señalización, se utilizan para medir distancias y marcar puntos de interés.

Estos son algunos de los equipos topográficos esenciales que se utilizan en el campo. Es importante tener en cuenta que los avances tecnológicos pueden introducir nuevas herramientas o variaciones de los equipos existentes, por lo que se recomienda mantenerse al día con los últimos desarrollos.

Qué es ¿Máquina topográfica?

Una máquina topográfica, también conocida como máquina de levantamiento topográfico o sistema de cartografía topográfica, es una herramienta especializada que se utiliza en la agricultura para la medición y el mapeo precisos de las características físicas de un campo o terreno agrícola.

¿Qué es una máquina topográfica en la agricultura?

Está diseñado para capturar datos de elevación precisos y crear mapas topográficos detallados que representen los contornos, las pendientes y otras características esenciales del terreno.

La máquina topográfica suele constar de equipos de medición avanzados, que incluyen receptores del Sistema de Posicionamiento Global (GPS), escáneres láser, sensores LiDAR (detección y medición de luz) y ordenadores integrados.

Estos componentes trabajan conjuntamente para recopilar datos de ubicación precisos y medir la elevación de varios puntos en los terrenos agrícolas.

La máquina es operada por profesionales agrícolas o técnicos capacitados que la despliegan en el campo. A medida que la topógrafa se desplaza por la zona, utiliza señales GPS para determinar su posición y tecnología láser o LiDAR para medir la altura del terreno. Los datos recopilados se procesan y analizan para crear mapas topográficos precisos.

Los mapas topográficos generados proporcionan información valiosa a los agricultores y administradores de tierras. Permiten una mejor planificación y gestión de las actividades agrícolas, como el riego, el drenaje y la nivelación del terreno.

Al comprender la topografía del terreno, los agricultores pueden optimizar sus prácticas agrícolas, minimizar la erosión del suelo y mejorar la productividad general de los cultivos.

En conclusión, los equipos topográficos desempeñan un papel fundamental en la medición y el mapeo precisos de las características de la superficie terrestre en el campo de la topografía. La información recopilada con estas herramientas es crucial para la creación de mapas topográficos detallados, que a su vez facilitan una gestión eficaz del territorio, la planificación de actividades agrícolas y la optimización de las prácticas de cultivo. 

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