LfL aprovecha la plataforma GeoPard para su proyecto de cultivo futuro

La agricultura actual se enfrenta a grandes desafíos. Debe producir alimentos y materias primas de alta calidad, pero cada vez más también debe tener en cuenta los requisitos para la protección del suelo, el agua, el clima y la biodiversidad.

El Centro Estatal de Investigación Agrícola de Baviera (LfL) lleva mucho tiempo investigando estos retos y ahora está probando la plataforma de agricultura de precisión GeoPard para su proyecto Future Crop Farming.

Dmitry Dementiev, director ejecutivo y cofundador de GeoPard: “Los métodos tradicionales de cultivo suelen enfrentarse a problemas como la gestión ineficiente de los recursos y el acceso limitado a datos en tiempo real. Estos factores pueden provocar rendimientos de los cultivos inferiores a lo óptimo, mayores costes y un impacto ambiental negativo”.”

La plataforma de GeoPard proporciona a LfL una plataforma centralizada para visualizar y analizar datos agrícolas cruciales. Su interfaz intuitiva permite combinar datos satelitales con datos experimentales de ensayos de campo, simplificando la interpretación de datos complejos y capacitando a los usuarios para tomar decisiones informadas que optimicen la productividad y la sostenibilidad.

El terreno se dividió en secciones para mostrar una configuración específica para el ensayo: LfL ha implementado un sistema de cultivo intercalado en franjas, es decir, el cultivo simultáneo de múltiples cultivos en franjas paralelas en el mismo campo.

Estas franjas pueden emplearse posteriormente por separado en ecuaciones para insumos (como fertilizantes y protección de plantas) y resultados de rendimiento, lo que permite el cálculo del campo en general.

beneficio. Además, se pueden evaluar los beneficios generados por los cultivos individuales y los posibles impactos en los límites entre las franjas.

La colaboración entre LfL y GeoPard a través del proyecto Future Crop Farming puede impulsar el desarrollo de herramientas de análisis para estructuras de campo no convencionales.

Al aprovechar la plataforma avanzada de GeoPard, puede complementar los resultados de su investigación y crear valiosas visualizaciones para comunicar al público las conclusiones del proyecto.

Centrado en la agricultura de precisión, la productividad y la protección del medio ambiente, el innovador proyecto LfL demuestra el potencial de un futuro más sostenible en la agricultura.

El Dr. Markus Gandorfer, director de digitalización y jefe de proyecto en LfL, afirma: “Es un placer trabajar con el entusiasta equipo de GeoPard. La información más detallada que nos proporciona la herramienta GeoPard sobre nuestros datos de cultivo intercalado en franjas es muy valiosa para nosotros”.”

Acerca de

Centro Estatal de Investigación Agrícola de Baviera (LfL) El Centro Estatal de Investigación Agrícola de Baviera (LfL) es el centro de conocimiento y servicios para la agricultura en Baviera. La investigación aplicada del LfL aborda cuestiones de la práctica agrícola y proporciona soluciones prácticas para las empresas agrícolas de diversas maneras.

El proyecto interdisciplinario Future Crop Farming se ubica en Ruhstorf ad Rott, en el sureste de Baviera. Puede encontrar más información sobre el proyecto en su sitio web: http://www.future-crop-farming.de

GeoPard Agricultura 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 Agriculture 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.

Utilizando la tecnología GPS para optimizar el cultivo de cultivos de cobertura

La industria agrícola está experimentando un gran cambio, con la adopción de tecnologías modernas como los sistemas GPS cada vez más común.

Esto es especialmente notable en la forma en que los agricultores cultivan los cultivos de cobertura. La tecnología GPS está revolucionando la forma en que gestionan sus campos, ayudándoles a ser más eficientes y sostenibles en sus prácticas agrícolas.

Los cultivos de cobertura, a veces llamados abono verde, son plantas cultivadas principalmente para mejorar la salud del suelo en lugar de para la cosecha. Por lo general, se cultivan durante la temporada baja y brindan beneficios como el control de malezas, la mejora de la biodiversidad y el aumento de la fertilidad del suelo.

Sin embargo, el cultivo de cultivos de cobertura puede ser laborioso y consumir mucho tiempo. Ahí es donde la tecnología GPS resulta útil.

La incorporación de la tecnología GPS en la agricultura aporta numerosas ventajas. En primer lugar, permite la agricultura de precisión, donde los agricultores pueden usar coordenadas GPS para crear mapas precisos de sus campos.

Esto les ayuda a monitorear de cerca el crecimiento de los cultivos y las condiciones del suelo. Al depender de los datos, pueden aplicar fertilizantes y pesticidas con mayor precisión, reduciendo el desperdicio y minimizando el daño al medio ambiente.

Además, la tecnología GPS aumenta enormemente la eficiencia de siembra de cultivos de cobertura. Los métodos convencionales pueden dar lugar a una distribución desigual de las semillas, dejando algunas áreas mal cubiertas.

Con maquinaria guiada por GPS, los agricultores pueden asegurar una distribución uniforme en todo el campo, promoviendo un mejor crecimiento y cobertura del suelo. Esto no solo mejora la efectividad de los cultivos de cobertura, sino que también reduce la necesidad de mano de obra y recursos.

Además, la tecnología GPS permite a los agricultores implementar estrategias de rotación de cultivos más efectivas. Con un mapeo preciso del campo y el seguimiento del crecimiento de los cultivos, pueden optimizar la salud y la productividad del suelo a través de rotaciones bien planificadas. Esto puede resultar en mayores rendimientos a lo largo del tiempo, mejorando aún más la eficiencia agrícola.

Además, la tecnología GPS desempeña un papel fundamental en el seguimiento y la gestión de plagas y enfermedades. Permite a los agricultores rastrear la ubicación y la propagación de estos problemas, lo que les permite tomar medidas específicas para su control. Como resultado, se puede reducir el uso de pesticidas de amplio espectro, promoviendo un sistema agrícola más saludable y sostenible.

La tecnología GPS ofrece beneficios más allá de los agricultores individuales cuando se trata del cultivo de cultivos de cobertura. Tiene el potencial de fomentar prácticas agrícolas sostenibles y eficientes a escala global.

Al reducir los residuos y hacer el mejor uso de los recursos, la tecnología GPS puede desempeñar un papel importante en la satisfacción de la creciente demanda mundial de alimentos de una manera respetuosa con el medio ambiente.

Sin embargo, el uso de la tecnología GPS en la agricultura plantea desafíos para muchos agricultores, como los altos costos iniciales y la falta de conocimiento técnico. Para abordar estos obstáculos, es crucial ofrecer apoyo a los agricultores.

Esto se puede lograr mediante incentivos financieros, programas de capacitación y el desarrollo de software y equipos fáciles de usar, lo que les permitirá aprovechar al máximo esta tecnología de manera efectiva.

En conclusión, el uso de la tecnología GPS en el cultivo de cultivos de cobertura tiene el potencial de mejorar significativamente la eficiencia agrícola. Permite la agricultura de precisión, mejores prácticas de siembra, una rotación de cultivos eficaz y un mejor manejo de plagas y enfermedades. Al ofrecer el apoyo y los recursos adecuados, los agricultores pueden aprovechar la tecnología GPS para crear un sector agrícola más sostenible y productivo.

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

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.

Gráficas de Desarrollo de Cultivos de GeoPard para Agricultura de Precisión

La agricultura actual exige no solo trabajo duro y conocimiento del terreno, sino también la aplicación inteligente de la tecnología. Me complace compartir información sobre una de las herramientas que está marcando una diferencia significativa en las prácticas agrícolas sostenibles: los gráficos de desarrollo de cultivos de GeoPard.

Nuestros gráficos de desarrollo de cultivos ofrecen una representación completa y fácil de usar de los datos de crecimiento de los cultivos desde 1988. Generados automáticamente para cualquier campo, estos gráficos están diseñados para garantizar precisión y exactitud.

Los datos se calculan exclusivamente para la zona del campo libre de nubes y sombras. Con solo pasar el cursor por encima, se muestra el valor promedio del NDVI (Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada), lo que proporciona una visión instantánea del estado de salud del cultivo.

Pero, ¿qué distingue a nuestra herramienta? La posibilidad de cambiar de vista. La interfaz de GeoPard permite alternar entre vistas anuales y mensuales. Este nivel de detalle garantiza que disponga de los datos esenciales para tomar decisiones bien fundamentadas sobre la gestión de cultivos, el momento de la cosecha y la predicción del rendimiento.

En manos de un agricultor, este conocimiento preciso puede guiar las estrategias de gestión del campo, ayudando a detectar el momento óptimo de cosecha, a monitorear los cultivos a gran escala y, en general, a optimizar la productividad y la sostenibilidad.

Este es un emocionante paso adelante en la agricultura de precisión, un camino que conduce no solo a mejores rendimientos, sino también a prácticas más sostenibles que tienen en cuenta nuestro impacto ambiental.

Manténganse al tanto de las novedades, ya que seguimos desarrollando y perfeccionando nuestras herramientas para servir mejor a la comunidad agrícola. Estamos comprometidos con hacer que la agricultura de precisión sea más accesible y eficiente, y nos entusiasma que se unan a nosotros. ¡Juntos, redefinamos el futuro de la agricultura!

Cálculo de la Diferencia entre Rx Objetivo y Mapas Aplicados

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

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.

¿Cuáles son los componentes principales de la agricultura de precisión?

La agricultura de precisión, también conocida como agricultura de precisión (AP), es un enfoque moderno de la gestión agrícola que utiliza tecnologías avanzadas y componentes primarios de la agricultura de precisión para optimizar la producción agrícola y minimizar los residuos.

En los últimos años ha cobrado un impulso significativo debido a su potencial para mejorar la productividad agrícola, reducir los residuos y promover la sostenibilidad.

Según un informe de Grand View Research, el tamaño del mercado mundial de agricultura de precisión se valoró en 5.440 millones de dólares en 2020 y se espera que crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 12,71 % entre 2021 y 2028.

Este crecimiento se atribuye a la creciente adopción de tecnologías de agricultura de precisión por parte de los agricultores de todo el mundo.

Componentes de la agricultura de precisión

Los componentes principales incluyen información, tecnología y gestión, que se integran para optimizar la producción.

Información:

La información es un componente clave de la agricultura de precisión. Este componente incluye la recopilación de datos sobre el suelo, el clima, los cultivos y otros factores que afectan la producción agrícola. Esta información se obtiene a través de diversas fuentes, como sensores, drones, satélites y equipos terrestres.

Una vez recopilados los datos, se analizan mediante software y algoritmos avanzados para generar información útil. Esta información ayuda a los agricultores a tomar decisiones fundamentadas sobre la siembra, la fertilización, el riego y la cosecha.

Por ejemplo, los sensores de suelo pueden utilizarse para medir la humedad, la temperatura y los niveles de nutrientes del suelo, lo que puede ayudar a los agricultores a determinar el momento óptimo para sembrar y fertilizar los cultivos.

Del mismo modo, los datos meteorológicos pueden utilizarse para predecir la probabilidad de plagas y enfermedades, lo que puede ayudar a los agricultores a tomar medidas preventivas antes de que los cultivos se vean afectados.

Los componentes de la agricultura de precisión incluyen información

Tecnología:

La tecnología es otro componente fundamental. Este componente incluye una amplia gama de tecnologías como el GPS, los drones, la robótica y la maquinaria avanzada.

Estas tecnologías se utilizan para automatizar diversos procesos agrícolas, reducir los costes laborales y mejorar la eficiencia.

Por ejemplo, la tecnología GPS se puede utilizar para guiar tractores y otros equipos agrícolas, lo que puede reducir la superposición de operaciones y minimizar el consumo de combustible.

Del mismo modo, los drones pueden utilizarse para controlar la salud de los cultivos y detectar plagas y enfermedades, lo que puede ayudar a los agricultores a tomar medidas oportunas para prevenir daños en los cultivos.

Gestión:

La gestión es el tercer componente principal de la agricultura de precisión. Este componente incluye el uso de software y herramientas avanzadas para administrar las operaciones agrícolas, optimizar el uso de los recursos y minimizar los residuos. Asimismo, abarca la adopción de prácticas agrícolas sostenibles para proteger el medio ambiente y promover la sostenibilidad a largo plazo.

Por ejemplo, el software de agricultura de precisión se puede utilizar para planificar la rotación de cultivos, optimizar el riego y controlar el crecimiento de los cultivos, lo que puede ayudar a los agricultores a maximizar los rendimientos y minimizar el desperdicio.

Del mismo modo, las prácticas agrícolas sostenibles, como la labranza de conservación, los cultivos de cobertura y el manejo integrado de plagas, pueden ayudar a los agricultores a reducir la erosión del suelo, conservar el agua y minimizar el uso de pesticidas.

¿Cómo se pueden implementar los componentes de la agricultura de precisión?

Existen diversos sistemas y procesos que los agricultores pueden seguir. Estos sistemas están diseñados para ayudarles a recopilar y analizar datos, automatizar los procesos agrícolas y tomar decisiones informadas sobre el uso de los recursos y la gestión de los cultivos.

Estos son algunos de los sistemas y procesos que los agricultores pueden adoptar para implementar los componentes de la agricultura de precisión:

Software de gestión agrícola:

El software de gestión agrícola es una herramienta clave para la implementación del componente de gestión. Este software puede ayudar a los agricultores a planificar y gestionar sus operaciones agrícolas, realizar un seguimiento del uso de insumos y los costos, y monitorear el crecimiento y el rendimiento de los cultivos.

Cómo se pueden implementar los componentes de la agricultura de precisión

El software de gestión agrícola también puede utilizarse para integrar datos de diversas fuentes, como sensores de suelo y estaciones meteorológicas, para proporcionar información en tiempo real que pueda servir de base para la toma de decisiones.

GPS y dirección automática:

La tecnología GPS es fundamental para la implementación de esta tecnología. Al utilizar maquinaria agrícola con GPS, los agricultores pueden garantizar la máxima eficiencia en sus operaciones, reduciendo la superposición de tareas y minimizando el consumo de combustible.

La tecnología de dirección automática también puede utilizarse para guiar la maquinaria agrícola, lo que puede mejorar la precisión y reducir la fatiga del operario.

Sensores y drones:

Los sensores y los drones son esenciales para la implementación de la información. Estas herramientas se pueden utilizar para recopilar datos sobre la humedad del suelo, la temperatura y los niveles de nutrientes, así como para monitorear el crecimiento de los cultivos y detectar plagas y enfermedades.

Estos datos pueden analizarse para generar información útil que permita tomar decisiones sobre el manejo de los cultivos, como por ejemplo, cuándo sembrar y fertilizar, y cuándo tomar medidas preventivas contra plagas y enfermedades.

Gestión del riego:

La gestión del riego es un componente fundamental. Mediante el uso de sensores de humedad del suelo y datos meteorológicos, los agricultores pueden optimizar los programas de riego para garantizar que los cultivos reciban la cantidad adecuada de agua en el momento preciso.

Esto puede ayudar a reducir el desperdicio de agua, minimizar el riesgo de daños en los cultivos debido al riego excesivo o insuficiente y mejorar los rendimientos.

Seguimiento de cultivos:

El monitoreo de cultivos es otro componente importante. Mediante el uso de drones o imágenes satelitales, los agricultores pueden monitorear el crecimiento de los cultivos y detectar posibles problemas como deficiencias de nutrientes o infestaciones de plagas.

Esto puede ayudar a los agricultores a tomar medidas oportunas para abordar estos problemas, mejorando la salud de los cultivos y maximizando los rendimientos.

En conclusión, para implementar estos componentes, los agricultores pueden adoptar diversos sistemas y procesos que les permitan recopilar y analizar datos, automatizar los procesos agrícolas y tomar decisiones informadas sobre el uso de recursos y la gestión de cultivos. Aprovechando el poder de la tecnología, los datos y la gestión, la agricultura de precisión puede ayudar a los agricultores a lograr mayor eficiencia, sostenibilidad y rentabilidad en sus explotaciones agrícolas.

Integración de GeoPard con UP42

GeoPard y UP42 Nos complace anunciar la alianza técnica entre las plataformas.

 

Los bloques analíticos GeoPard ya están disponibles en el mercado SIG de UP42 e incluyen las siguientes funcionalidades:

  • Constelaciones de satélites integradas: Pléyades, Pléyades NEO, LUGAR
  • Vegetación sustentada índices: NDVI, EVI, SAVI, NDWI
  • La salida en formato COG (GeoTIFF optimizado para la nube)

 

Esta integración permitirá a los clientes de Up42 acceder a la monitorización avanzada de cultivos (sin limitarse solo a cultivos) mediante los algoritmos de procesamiento de imágenes satelitales GeoPard.

El bloque analítico GeoPard se utiliza para calcular el NDWI sobre una resolución de 30 cm de los objetos cercanos a la Tierra de las Pléyades.
El bloque analítico GeoPard se utiliza para calcular el NDWI sobre una resolución de 30 cm de los objetos cercanos a la Tierra de las Pléyades.

 

 

Dmitry Dementiev, CEO de GeoPard: “La alianza técnica con UP42 permite a los clientes de UP42 utilizar las innovadoras herramientas de análisis geoespacial de GeoPard, incluido el procesamiento de imágenes satelitales a gran escala y a una velocidad sin precedentes para conjuntos de datos tan enormes. Los resultados analíticos podrían utilizarse para la agricultura de precisión prescriptiva, la agricultura regenerativa/de carbono y el monitoreo de cultivos con alta resolución temporal y espacial”.
También pone de manifiesto la ambición de GeoPard de integrarse con las plataformas tecnológicas más avanzadas del mundo.”

 

Anteriormente, el equipo de GeoPard anunció integración con John Deere (el mayor productor de maquinaria y equipo agrícola) a través de la plataforma MyJohnDeere Operation Center (la plataforma agrícola digital más grande del mundo por hectáreas), y Planeta – una empresa de imágenes satelitales con la mayor cantidad de satélites.

 

Mapas de potencial de campo GeoPard vs. datos de rendimiento

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

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.

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