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.

Red 5G en la agricultura. Subvención del estado de Renania del Norte-Westfalia.

We are glad to announce that the “5G networks as an enabler for real-time learning in sustainable farming” project was selected for partial funding by the Ministry of Economic Affairs, Industry, Climate Action and Energy of the State of North Rhine-Westphalia.

 

Ministry of Economic Affairs, Industry, Climate Action and Energy of the State of North Rhine-Westphalia.

The project is researching how 5G can be used to make the agricultural process more ecological, economical and sustainable. The low latency of 5G makes it possible to integrate information technology systems into the process in real time and to react to sensor and position data within defined response times.

Together with our partner HSHL and the associated partner Pfeifer & Langen, the process of sugar beet cultivation from initial planting to harvesting is being examined on the partner’s fields to show how 5G can act as an enabler technology in the agricultural sector of NRW.

 

Project kick-off meeting on the field with representatives of Hochschule Hamm-Lippstadt, FlyPard Analytics GmbH and Pfeifer & Langen GmbH & Co. KG.

Project kick-off meeting on the field with representatives of Hochschule Hamm-Lippstadt, FlyPard Analytics GmbH y Pfeifer & Langen GmbH & Co. KG.

Role of 5G Network in Agriculture

5G networks, characterized by improved connectivity, reduced latency, and high-speed data transmission, possess the potential to substantially impact the agricultural industry. This state-of-the-art technology can accommodate various applications and innovations in agriculture, resulting in heightened efficiency, sustainability, and productivity. The following are some primary functions of 5G networks in agriculture:

  • Precision agriculture: 5G connectivity allows for real-time data acquisition, processing, and analysis from multiple sensors and devices, such as soil moisture sensors, weather monitoring stations, and drones. This empowers farmers to make data-informed decisions and implement precision agriculture practices, including targeted irrigation, fertilization, and pest management.
  • Remote monitoring and control: The reduced latency and high-speed data transfer capabilities of 5G networks enable real-time remote supervision and control of farming equipment and machinery. This leads to more effective resource allocation, lowered labor costs, and enhanced safety.
  • Autonomous farming: 5G networks facilitate the deployment of autonomous farming equipment, including self-driving tractors, harvesters, and drones. High-speed connectivity and low latency allow these machines to communicate with each other and make real-time adjustments, improving efficiency and minimizing human intervention.
  • Smart livestock management: 5G connectivity supports the use of IoT devices, such as smart collars and wearables, to monitor livestock health, location, and behavior in real-time. This helps farmers optimize feeding, breeding, and healthcare strategies, improving animal welfare and productivity.
  • Supply chain traceability: 5G networks can aid in the implementation of blockchain technology and IoT devices to monitor and track agricultural products throughout the supply chain. This improves traceability, strengthens food safety, and reduces waste.
  • Enhanced rural connectivity: 5G networks can help bridge the digital divide by providing high-speed internet access to rural and remote areas. This allows farmers to access online resources, tools, and services, fostering knowledge sharing, capacity building, and market access.
  • Virtual and augmented reality: 5G network can support the use of virtual and augmented reality applications in agriculture, such as remote training, equipment maintenance, and crop monitoring. This assists farmers in acquiring new skills, enhancing decision-making, and increasing efficiency.

In summary, 5G networks can play a vital role in modernizing and transforming the agricultural sector by enabling a wide array of applications and innovations. High-speed connectivity, reduced latency, and enhanced capacity of 5G can support the adoption of advanced technologies, resulting in increased productivity, sustainability, and overall growth in the industry.

GeoPard successfully passed the RootCamp accelerator program

About 300 companies applied for participation in the intense three-month Acceleration Program by RootCamp. But only 7 of them have been chosen as international AgriTech startups to join.

One of them is an agriculture intelligence platform based in Cologne, Germany called GeoPard. In short, GeoPard helps to automate the agronomic workflows like season planning, to fertilize, seeding, harvesting, and so on by streamlining them all in one system.

To do so, GeoPard uses cutting-edge spatial data analytics and AI algorithms and focuses on making sustainable and profitable precision agriculture solutions accessible and affordable to all agribusinesses.

Data products provided by GeoPard include soil sampling analytics, crop monitoring, field benchmarking, and Variable Rate application maps for agricultural in-season operations (like seeding, fertilizing, crop protection, and herbicides).

Some Unique Data Products of GeoPard Presented in Rootcamp

GeoPard focuses on building a Digital Twin of any agricultural field by aggregating all available data layers obtained through various methods and technologies. Moreover, some of the salient advantages that make GeoPard stand out from a crowd of similar products include:

1. An attractive business model for all business sizes: GeoPard users only pay for consumed analytics with no extra costs. GeoPard offers several plans to choose from according to the customer’s size.

The pricing model is based on an AWS-like pay-as-you-go credits approach that ensures that our offer remains affordable for all sizes of agricultural businesses. GeoPard also boasts a service that ensures delivery of the branded precision agriculture solution in just 2 weeks.

2. Independence and non-biasedness: About 0.5M data points are generated per day per farm as of 2021 and this number will be x6 during the next 10 years.

As data becomes more and more valuable, their security and protection become equally important, especially while dealing with massive data like this. So it is noteworthy that GeoPard is not affiliated with any agricultural corporation and all the data is owned by the user and is definitely not for sale.

3. Level of automation and analytics capabilities: The whole point of precision agriculture is to optimize the usage of agricultural inputs and maximize yield via data-driven decisions.

Efficiently dealing with such a huge amount of data requires increasing automation and decreasing manual work. GeoPard achieves this by establishing a platform that automatically collects data layers, standardizes them, and streamlines agricultural field insights on top.

So GeoPard customers focus on efficient data-driven decisions instead of struggling with manual data processing.

Another highlight of GeoPard is its user-friendly web and mobile interfaces. Along with the web and mobile interfaces, GeoPard provides integration capabilities like API, widgets, White Label, and On-premise solutions.

GeoPard also provides a quick assistance service that can help customers anytime. Ongoing communication with the customers and partners, consultants, and business is of prime importance in both the past and future of this company.

GeoPard aims to improve the adoption of precision farming technologies, ensure efficient and sustainable crop production, and offer high-quality and adaptable data products.

The overall operation of GeoPard in the field of sustainable precision agriculture is based on using the most sophisticated technologies for data capturing, streamlining of analytics, and dissemination while ensuring that customers have the most practical experience and the highest ROI using data products from GeoPard.

Having specialized in precision farming technologies to maximize the efficiency of all agribusinesses, GeoPard plans to venture more into data products for sustainability, biodiversity, and carbon sequestration in the future.

To dive deeper into GeoPard, its services, its vision, and its plan for the future from one of the founders, you can watch this video or read more on this blog.

GeoPard solution passed AWS certification

In February 2022 GeoPard* joined AWS Partner Network** as a Technology Partner. The community of AWS Partners includes strategic experts and experienced cloud engineers and architects, who help address specific business needs and build cost-effective scalable cloud solutions for organizations. Here the GeoPard team brings its 10+ years of experience in building cloud scalable digital solutions in Agriculture and ​​assists crop farming agribusinesses to keep pace with cloud cutting-edge technology.

AWS Partner

In March 2022 GeoPard platform successfully passed the Foundational Technical Review performed by AWS Solution Architects. The review included certifications according to the Center for Internet Security (CIS v1.2.0) and AWS Foundational Security Best Practices (v1.0.0).

In other words, the GeoPard Agriculture platform met AWS security and best practice requirements. And it is ready for On-premise/White Label installation in the customer AWS cloud.

AWS certification partner

GeoPard took additional steps to extend its market offer with certified on-premise solutions to be utilized either as a standalone data platform or as an automated data analytics extension to already existing digital farming suites. That makes integration to the customer’s cloud infrastructure faster and smoother.

* GeoPard is an agriculture intelligence platform that enables crop farming agribusinesses to increase ROI via data-driven agronomic decisions and integrate sustainable precision agriculture practices using cutting-edge spatial data analytics and AI algorithms.
AWS Startups Blog: Improving the Sustainability of Crop Farming Using a Data-driven Approach.

** The AWS Partner Network (APN) is a global community of partners that leverages programs, expertise, and resources to build, market, and sell customer offerings.

GeoPard se exhibió en la feria FoodHub NRW

Last week GeoPard team presented at the Foodhub NRW expo in Neuss, Germany.

Our speaker session was about the state of Precision Agriculture, past, present, and the future.
In detail, we described a few examples of how decision support tools and data analysis helps to implement data-driven crop farming practices in different regions: the US, Canada, Europe.

GeoPard team presented at the Foodhub NRW expo in Neuss, Germany

We are proud to be in the epicenter of innovations in the crop farming industry.

It was great to meet a lot of food startups. Agriculture is one of the biggest industries in the world and we need more innovations and collaborations between corporates and startups across the value chain.

 

 

Integración con MyJohnDeere Ops Center

The team at GeoPard is pleased to announce their integration with the MyJohnDeere Operations Center (Ops Center). MyJohnDeere customers can now seamlessly upload their data into the GeoPard system, where they can do an advanced data analysis, compare information to other data sets, and create detailed Aplicación de Tasa Variable (ATV) maps for seeding, fertilizing and spraying.

These maps can then be wirelessly sent back to the MyJohnDeere Operations center and subsequently to fleets and machinery via a cloud-to-cloud connection, with no need for a USB stick. A step-by-step tutorial about import/export capabilities is aquí.

Description of Geopard integration to John Deere

Moreover, GeoPard provides automated synchronization of crop monitoring, detailed topography analytics, machinery and soil scanner data for MyJohnDeere clients.

GeoPard proporciona sincronización automatizada del monitoreo de cultivos.
3D composite based on Productivity Zones and Topography collected by fleets

Agronomists, agribusinesses, precision agriculture specialists, and equipment dealerships can all utilize the GeoPard platform as a means to collate many data sets for optimal analysis.

From the John Deere Operations Center, field boundaries, seeding (as-planted) data, as-applied fertilizer maps, as-applied crop protection, tillage data, and yield data can all be imported to GeoPard and cross-analyzed.

This integration has simplified the data streamline process for multiple parties and stakeholders by providing them with a smooth-running analytical engine to gain new insights about relevant land parcels and logistics. 

GeoPard platform as a means to collate many data sets for optimal analysis
Zoned (Classified) VS Original Harvest Data
LiDAR VS Machinery Topography collected by fleets
LiDAR VS Machinery Topography collected by fleets

“Growers, JohnDeere dealerships, and ag consultants need solutions to get informed data-driven decisions. We are proud to be a software partner of MyJohnDeere platform to enable GeoPard precision agriculture analytics solutions for John Deere clients via wireless integration,” said Dmitry Dementiev, CEO & Co-Founder of GeoPard Agriculture.

This collaboration optimizes all the benefits of precision agriculture to users by making the creation of complex and personalized VRA maps increasingly accessible and simple to navigate and manage.

Prescription maps can be sent back to the John Deere Ops Center and to machinery in a streamlined process that promotes efficiency and accuracy for the VRA of multiple inputs.

About John Deere Ops Center: John Deere Ops Center is a digital platform of agricultural corporation John Deere, where users can manage the logistics and services of their machine fleets and equipment.

The data is stored securely in user accounts and allows customers to share and analyze their data systems via the internet and IoT devices, optimizing the efficiency of fleet and land management.  Learn more at: https://www.deere.com/en/technology-products/precision-ag-technology/data-management/operations-center/

About GeoPard Ag: Geopard is an AgTech company whose mission is to develop accessible and affordable enterprise-level analytics for sustainable agriculture.

Their platform allows you to simplify the complexities of precision agriculture through tools and services like VRA map creation and multi-layer yield, soil, topography, ground scanners and satellite data analytics. Learn more at: https://geopard.tech/.

Datos y analíticas de rendimiento en GeoPard

En este artículo:

  • Uso de análisis de rendimiento en la agricultura de precisión
  • Análisis exhaustivo de datos de rendimiento en GeoPard Agriculture 
  • Visualización de cada atributo en los archivos Yield
  • Corrección de datos brutos de rendimiento 
  • 5 ejemplos prácticos del uso de mapas de rendimiento
Datos de rendimiento brutos y depurados en GeoPard
Datos de rendimiento brutos y depurados en GeoPard

Datos de rendimiento Le permite tomar decisiones mejor fundamentadas y mejorar la eficiencia del crecimiento.
Las zonas de manejo de campo construidas a partir de datos de rendimiento de varios años son adecuadas para una evaluación inicial del rendimiento potencial y la variabilidad de los nutrientes del suelo, lo que permite tomar decisiones futuras sobre el manejo de los cultivos.

El análisis de los datos de rendimiento puede convertirse en un mapa de aplicación de dosis variable y utilizarse, por ejemplo, para la aplicación de fertilizantes. Su calibración es otro tema que debe tenerse en cuenta; lo abordaremos en una entrada de blog aparte.

El análisis avanzado en GeoPard Se trata de que puedes realizar análisis multicapa combinando varias capas de datos en un solo mapa y buscando relaciones entre las capas de datos. 

Se pueden generar zonas de productividad combinadas a partir de índices de vegetación obtenidos mediante imágenes satelitales, topografía, datos de maquinaria como rendimiento, conductividad eléctrica, humedad del suelo, entre otros, así como resultados de análisis agroquímicos.

Visualización de archivos de rendimiento Tras descargar el archivo, se realiza automáticamente el procesamiento y la limpieza. A continuación se muestran dos versiones de los mapas: la imagen original con los datos del monitor del equipo tal cual y la visualización de GeoPard.

Los datos brutos se han convertido en una imagen de superficie continua con gradiente, para facilitar la comprensión de la heterogeneidad del terreno y para la creación de zonas de gestión.

Cada uno de los atributos del archivo de rendimiento está disponible para su visualización, como la humedad, la masa de rendimiento, el volumen de rendimiento en seco y en húmedo, la fuerza descendente, el consumo de combustible, la velocidad de la máquina, etc.

Corrección de datos brutos Esto significa que si un punto en el campo no es natural, se suavizará (por ejemplo, al trabajar en un área que no abarca todo el ancho del cabezal de la cosechadora). Al crear datos de rendimiento basados en zonas, puede corregir zonas y polígonos individuales. 

Veamos algunos ejemplos prácticos del uso de mapas de rendimiento y otras capas de datos de GeoPard.

1. Zonas de gestión basadas en datos de rendimiento. Las zonas de gestión pueden definirse a partir de los datos de rendimiento de un solo año o de varios. Es importante tener en cuenta que no se pueden sumar directamente los rendimientos de diferentes años, ya que esto generaría un sesgo a favor de uno de ellos.

Para reducir este efecto, GeoPard aplica varios algoritmos para que el peso de cada año sea uniforme. Puedes establecer la importancia de un año específico mediante la herramienta Peso al crear un mapa multicapa.

Dichas zonas de gestión de campo pueden utilizarse para elaborar mapas de aplicación/prescripción/Rx (VRA), calculando el rendimiento potencial en cada zona.

Mapa de potencial de rendimiento multianual y multicapa
Mapa de potencial de rendimiento multianual y multicapa

2. Zonas multicapa con datos de rendimiento y otras fuentes de datos (topografía, suelo, sensor, satélite). Se puede agregar a análisis multicapa y establecer el peso que tendrá en las zonas finales.

En este ejemplo, se añaden tres capas de datos al mapa: Rendimiento, Imágenes satelitales y Topografía. Puede combinar cualquier capa de datos que considere relevante para el análisis. El mapa multicapa puede utilizarse para un análisis más profundo del rendimiento y para la creación de mapas VRA. 

Rendimiento, topografía e imágenes satelitales
Zonas multicapa: rendimiento, topografía e imágenes satelitales

3. Cálculo del rendimiento a nivel de zona y de campo. Para analizar diferentes tratamientos, variedades de semillas y prácticas agronómicas, probablemente querrá comparar el rendimiento promedio y total en cada zona, franja o entre campos.

GeoPard calcula esto automáticamente para que te resulte más fácil comparar el rendimiento en cifras absolutas. 

GeoPard calcula el rendimiento en números absolutos basándose en los archivos de rendimiento. Total y promedio para el campo y cada zona.
GeoPard calcula el rendimiento en números absolutos basándose en los archivos de rendimiento. Total y promedio para el campo y cada zona.

4. Zonas de dependencia basadas en Datos de rendimiento. Las zonas basadas en datos de rendimiento se pueden superponer a otras zonas de datos, y se pueden buscar dependencias entre las capas de datos. Este ejemplo muestra la superposición de alto rendimiento y proteína promedio (1) y bajo rendimiento y proteína alta (2) de diferentes variedades de trigo en un campo.

Otros ejemplos incluyen la relación entre la influencia de la topografía en el rendimiento, la intersección entre los bajos rendimientos y la falta de macro y micronutrientes en el suelo, la humedad del suelo y las capas de conductividad eléctrica (CE).

Intersecciones de diferentes niveles de rendimiento y proteína.
Intersecciones de diferentes niveles de rendimiento y proteína.

5. Mapas de aplicación de tasa variable (VRA). Basándose en datos de rendimiento, puede crear mapas de prescripción para diferentes operaciones: fertilización, siembra, fumigación, riego y planificación del muestreo de suelo. Puede editar el número y la forma de las zonas.

También se puede elaborar un mapa de prescripción para una aplicación de tasa variable combinando datos de rendimiento con otras fuentes de datos (suelo, CE, satélite, topografía). 

Tasas de siembra de tasa variable por zona
Tasas de siembra de tasa variable por zona

Aunque no tengas datos de rendimiento, puedes usar GeoPard. zonas plurianuales (hasta 33 años) basado en imágenes satelitales o combinarlo con otras capas de datos como la topografía para iniciar tu andadura en la agricultura de precisión. Estos análisis suelen correlacionarse con los datos de análisis de rendimiento, pero esa es otra historia.


Preguntas frecuentes


1. ¿Cómo se realiza un análisis de rendimiento?

El análisis de rendimiento es un proceso que se utiliza para evaluar la productividad y el desempeño de un cultivo o sistema agrícola. A continuación, se detallan los pasos para realizar un análisis de rendimiento básico:

  • Medir el rendimiento total cosechado: Recoger todos los productos cosechados en una zona específica y pesarlos.
  • Determinar el área: Medir o calcular la superficie total de terreno de la que se obtuvo el rendimiento.
  • Calcula el rendimiento por unidad de área: Para obtener el rendimiento por unidad de superficie (por ejemplo, rendimiento por hectárea), divida la producción total cosechada entre la superficie cultivada.
  • Comparar y analizar: Compare el rendimiento obtenido con los datos de años anteriores o con los promedios regionales para evaluar el desempeño e identificar cualquier variación o tendencia.

El análisis de rendimiento ayuda a los agricultores a tomar decisiones informadas, controlar la productividad de los cultivos e identificar áreas de mejora en sus prácticas agrícolas.

2. ¿Qué son los datos de rendimiento?

Los datos de rendimiento se refieren a la información recopilada y registrada sobre la cantidad de cosecha o producto agrícola obtenido de una superficie de tierra específica. Incluyen mediciones o estimaciones de la cantidad de rendimiento cosechado, generalmente expresadas en términos de peso o volumen.

Proporciona información valiosa sobre la productividad y el rendimiento de los cultivos, lo que ayuda a los agricultores a tomar decisiones informadas sobre sus prácticas agrícolas, evaluar la eficacia de diferentes técnicas o insumos y monitorear las tendencias o variaciones en los rendimientos de los cultivos a lo largo del tiempo.

3. ¿Qué es el potencial de rendimiento?

El potencial de rendimiento se refiere al rendimiento máximo o nivel de producción que puede alcanzar un cultivo en condiciones de crecimiento ideales. Representa el límite superior de lo que una variedad de cultivo o especie vegetal específica puede producir en términos de cantidad y calidad.

El potencial de rendimiento está influenciado por diversos factores como la genética, las condiciones ambientales, la disponibilidad de nutrientes y las prácticas de manejo. Sirve como punto de referencia para que los agricultores y agrónomos evalúen el desempeño y la productividad de diferentes variedades de cultivos e identifiquen áreas donde se pueden realizar mejoras para optimizar los niveles de rendimiento.

Partnership with FarmVu

FarmVu Inc., Three Hills, Alberta and GeoPard Agricultura, Cologne, Germany are pleased to announce their successful integration and partnership which combines creative telemetry and soil moisture sensing solutions with a powerful precision ag analytics platform.

Precision Ag consultants now have a flexible tool to connect, display, and automatically process ground sensor data collected with EM38, DualEM, or FarmVu’s soil moisture sensors. The integration of these technologies frees up hours of processing time for consultants. It offers them a powerful precision ag analytics platform to combine sensor data with satellite imagery, topography, yield, soil, as-applied data and analytics to create zone maps and prescriptions their clients can act on.

The use of sensor technology in agriculture is growing rapidly. The success of these technologies depends on our ability to connect, combine, and analyze multiple data layers, including sensor data, to create problem-solving solutions. At the same time, the process has to be simple, fun, and ignite creativity, so we all can find new ways to solve problems in agriculture. That makes the partnership between these two passionate teams a success, and one we can’t wait for users to try. 

About: FarmVu offers consultants, farmers and researchers field scale soil moisture sensing technology along with ground sensor telemetry solutions. Their powerful technology is helping customers optimize water use in dryland and irrigated cropping systems while simplifying the data collection process. 

define the cross section between yield loss more 50% and areas of high soil moisture
Compare and analyze data layers to create actionable zone maps. Here we define the cross section between yield loss more 50% and areas of high soil moisture to measure ROI on drainage solutions.

Partnership with Planet

GeoPard Agriculture team is excited to partner with Planeta, the largest earth observation satellite network delivering a near-daily global dataset, to enable its high-resolution and high-frequency satellite imagery data to make Agriculture more sustainable. 

GeoPard expands its spatial agronomic modeling offering including the creation of accurate management zones for Variable Rate application,  análisis multicapavegetation indices based on chlorophyll, y calculating stability zones based on the Planet imagery. 

With access to a near-daily imagery dataset, we at GeoPard will be able to provide VRA maps with the actual almost real-time biomass distribution.

GeoPard management zones based on PlanetScope image and Red Chlorophyll index
GeoPard management zones based on PlanetScope image and Red Chlorophyll index

Dzmitry Yablonski, GeoPard Director: Planet data will enable GeoPard to increase the temporal and spatial resolution of satellite imagery for our clients to make accurate in-season decisions about fertilization, spraying. The value it provides, especially for small and medium-sized growers, is outstanding. We invest a lot in the automation of the creation of VR maps based on the Planet data. It enables accurate decision for soil sampling and variable rate application.

“Planet’s partnership with GeoPard will enable and support agriculture customers to make informed business decisions due to the ability to monitor past and future data yields with our satellite imagery and it’s unprecedented detail”, says Jason Jones Planet’s EMEA Channel and Alliances Director. “We look forward to seeing what Planet’s data and archive married with GeoPards analytics brings to the unique customer base.”

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