Cennik GeoPard. Kompleksowe rozwiązanie do precyzyjnego mapowania rolnictwa

Porównaj funkcje i plany

Cechy:
Bezpłatny okres próbny
Płać za zużycie co miesiąc
Roczna subskrypcja
Przedsiębiorstwo
Obszar włączony
100 ha (250 akrów)
Bez limitu
Na podstawie zakupionej kwoty
Na podstawie zakupionej kwoty
Utwórz strefy zarządzania (wielowarstwowe) dla VRA
Tworzenie map opartych na równaniach (formułach)
Jak działa cennik
Nie jest wymagana karta kredytowa, nie ma zobowiązań, 30-dniowy okres próbny
Opłata zależna od zużycia. Automatyczne naliczanie opłat na koniec miesiąca. Miesięczne koszty stałe są minimalne (dostęp do konta oraz przechowywanie/monitorowanie danych terenowych). Szczegóły w tabeli cen powyżej.
Kupujesz roczną subskrypcję na potrzebną liczbę akrów, a następnie dokonujesz aktualizacji na żądanie. Szczegóły znajdziesz w tabeli cen powyżej.
Niestandardowe ceny
Zarządzanie gospodarstwem i polem. Elastyczne etykiety (tagi) można przypisać do każdego pola.
Aktualizacje granic i zarządzanie danymi: automatyczne wykrywanie, przycinanie i (w razie potrzeby) scalanie zestawów danych na podstawie nowych lub zaktualizowanych granic pól w celu zapewnienia pełnej spójności danych.
Importuj granice pól w formacie SHP, KML lub KMZ
Narysuj granicę pola
Integracja z Centrum Operacyjnym John Deere. Dwukierunkowa, zautomatyzowana
Zautomatyzowane mapy potencjału polowego
Zautomatyzowane mapy topograficzne (LIDAR dla niektórych krajów, takich jak USA, Wielka Brytania, rozdzielczość 5 m dla innych)
Mapy 3D. W tym przesada
Import i analiza danych z pobierania próbek gleby
Import i analiza danych Soil Scanner (w tym EC, Veris, SoilOptix itp.)
Analiza danych „jak zastosowano” i „jak założono”
Import danych o wydajności
Czyszczenie i kalibracja danych wydajnościowych (protokół AI, USDA lub według zasad statystycznych)
Generowanie syntetycznych danych o wydajności
Obrazy Planet Labs
Historyczne zdjęcia satelitarne (od 1988 r. do chwili obecnej). Landsat i Sentinel.
Aktualne zdjęcia satelitarne. Landsat i Sentinel. Średnio nowe zdjęcie co 4 dni.
Najlepsze w branży zautomatyzowane wykrywanie chmur i cieni na obrazach satelitarnych
Zaawansowane rozciąganie kontrastu obrazów satelitarnych
Obsługa ±20 wskaźników roślinności i gleby (w tym wilgotności względnej, jasności gleby, chlorofilu, LAI, EVI2, NDVI)
Eksportuj warstwy danych w formatach Shp, Geojson, Geotiff i Isoxml
Eksportuj jako PDF (jedno pole, do 60 warstw z metadanymi)
Importowanie formatów danych maszyn: .shp, .adm (ADAPT), .jdl (John Deere Link), .fdd, .fld, .fmd (John Deere), .dat, .2020 (Climate FiedlView), .cn1 (CNH), .xml, .bin
Miejsca użytkowników
1
Dodaj na żądanie
Dodaj na żądanie
Dodaj na żądanie
Twórz organizacje i włączaj uprawnienia
Zautomatyzowane przepływy pracy (strefy, równania, oparte na wyzwalaczach zdarzeń lub harmonogramach)
Raporty automatyczne (np. strefy, statystyki maszyn)
Rozwiązanie White Label
Dostęp do API
Wsparcie e-mailowe
Pomoc w zakresie wdrażania
Wsparcie Messengera

GeoPard kontra konkurenci: Porównanie kluczowych funkcji

Funkcja
GeoPard
Najwięksi konkurenci
Własność danych i prywatność
✅ Dane i analizy należące do użytkowników. Ścisły polityka zakazu odsprzedaży. Niezależna platforma z brak powiązań z korporacjami agrobiznesowymi.
❌ Konkurenci mogą udostępniać anonimowe dane partnerom lub spółkom dominującym
Strefowanie wielowarstwowe
✅ Łączy nieograniczone warstwy (satelita, gleba, plon, topografia) z niestandardowymi wagami. Obsługuje Ponad 35 lat obrazów historycznych do precyzyjnego podziału na strefy.
❌ Ograniczone możliwości warstwowania; większość konkurentów skupia się na 1-2 źródłach danych (np. satelita + gleba) bez dostosowywania wagi.
Mapy potencjału pola Superior
✅ Ponad 35 lat danych satelitarnych (Landsat/Sentinel/Planet) z mapami produktywności opartymi na sztucznej inteligencji. Automatyczne rozciąganie kontrastu i wykrywanie anomalii. Możliwość łączenia różnych typów danych.
⚠️ Krótsze dane historyczne
Mapy oparte na równaniach
✅ Recepty oparte na formułach (np. dawki azotu) z wykorzystaniem modeli AI/ML. Integruje logikę agronomiczną z mapami VRA.
❌ Rzadko obsługiwane; konkurenci opierają się na statycznej logice strefowania, której nie da się w żaden sposób dostosować.
Automatyzacja
✅ W pełni zautomatyzowane przepływy pracy (strefowanie, analityka, raporty) z wyzwalaczami zdarzeń. Obejmuje oczyszczanie danych o plonach, generowanie syntetycznych plonów i wykrywanie chmur.
✅ Rurociąg od początku do końca: Wybór obrazów → Wykrywanie chmur → Strefowanie → Generowanie mapy VRA → Synchronizacja maszyn.
⚠️ Częściowa automatyzacja, brak możliwości personalizacji
Elastyczność API
✅ GraphQL i interfejsy API REST Z dostępem do surowych danych, analiz i recept. Obsługuje integracje white-label i niestandardowe przepływy pracy.
❌ Ograniczony lub brak dostępu do API.
Wykrywanie chmur/cieni
✅ Najlepsza w swojej klasie automatyzacja Do usuwania chmur i cieni z obrazów satelitarnych. Przetwarzanie w czasie rzeczywistym dla dokładnej analizy.
⚠️ Duża liczba błędów wykrywania clodusów i cieni (zarówno fałszywie dodatnie, jak i fałszywie ujemne)
Integracja Centrum Operacyjnego John Deere
✅ Bezproblemowa dwukierunkowa automatyczna synchronizacja dla granic pól, map po zastosowaniu i danych o plonach. Przesyłanie receptur w czasie rzeczywistym bezpośrednio do maszyn JD. Wysyłanie warstw map (topografia, dane glebowe, mapy równań). Twórz plany pracy nawet z różnymi mapami aplikacji w jednym planie.
⚠️ Ograniczony lub ręczny import/eksport
Czyszczenie i kalibracja wydajności
✅ Wykrywanie wartości odstających wspomagane przez sztuczną inteligencję Z automatyczną redukcją szumów. Konfigurowalne progi korekcji danych dotyczących wydajności. Obsługa protokołu USDA.
❌ Nie oferowane lub bardzo ograniczone
Syntetyczne mapy plonów
✅ Generuj Prognozy plonów oparte na sztucznej inteligencji Wykorzystuje dane glebowe, satelitarne i pogodowe. Idealne dla pól, dla których brakuje danych historycznych. Działa również z plikami częściowych plonów.
❌ Nie oferowane 
Obsługa danych rastrowych i wektorowych
✅ Pełna kompatybilność: rastry NDVI, pliki kształtu, GeoJSON, KML. Edytuj strefy wektorowe na platformie.
⚠️ Ograniczone narzędzia do importowania, eksportowania i edycji
Elastyczność rozdzielczości przestrzennej
✅ Dowolna obsługiwana rozdzielczość (Dane z Sentinel-2 o długości 10 m i skanera gleby o szerokości 0,3 m). Automatyczne zmniejszanie skali i interpolacja z wykorzystaniem sztucznej inteligencji do ±1 m na piksel.
❌ Stałe rozdzielczości
Klasyfikacja stref
✅ 6+ metod klasteryzacji: Naturalne przerwy, Równa powierzchnia, Równa liczba, Klastrowanie zlokalizowane przestrzennie (do pobierania próbek gleby), Progi niestandardowe. Regulowany minimalny obszar wielokąta.
⚠️ Jedna predefiniowana metoda. Brak kontroli nad rozmiarem wielokąta.
Zmniejszanie skali satelitów
✅ Automatyczna rozdzielczość 1m. Ulepsz historyczne i współczesne obrazy o niskiej rozdzielczości.
❌ Konkurenci używają rozdzielczości natywnej
Mapy 3D
✅ Twórz dynamiczne modele map 3D, korzystając z danych teledetekcyjnych lub GPS
⚠️ Niektóre mają ograniczone statyczne mapy 3D
Elastyczność rozdzielczości przestrzennej
✅ Dowolna obsługiwana rozdzielczość (Dane z Sentinel-2 o długości 10 m i skanera gleby o szerokości 0,3 m). Automatyczne zmniejszanie skali i interpolacja z wykorzystaniem sztucznej inteligencji do ±1 m na piksel.
❌ Stałe rozdzielczości
Elastyczność cenowa
✅ Bezpłatny okres próbny + plany „płać za użytkowanie”/roczne/korporacyjne. Brak ograniczeń obszarowych w analityce. Opcje white-label i niestandardowe integracje.
⚠️ Stałe subskrypcje. Ograniczona skalowalność dla dużych gospodarstw.
Interoperacyjność danych
✅ Ponad 20 formatów importu/eksportu (SHP, ISOXML, John Deere Ops Center, formaty zastrzeżone). Bezproblemowa integracja maszyn.
⚠️ Ograniczona liczba obsługiwanych formatów
Aktualizacje granic i zarządzanie danymi terenowymi
✅ Po przesłaniu nowej granicy za pośrednictwem interfejsu użytkownika lub API, system automatycznie identyfikuje zestawy danych obejmujące nową granicę pola we wszystkich polach i odpowiednio je przycina. W przypadku zaktualizowanych granic wyszukuje nakładające się zestawy danych, łączy je, gdy atrybuty się zgadzają, i przycina wynik zgodnie z zaktualizowaną granicą.
⚠️ Często polegają na ręcznych korektach i nie oferują pełnej automatyzacji wykrywania, scalania i przycinania zestawów danych, co skutkuje zwiększoną ilością pracy ręcznej i niespójnościami danych.
Uwaga: Dane dotyczące konkurencji pochodzą z niezależnych raportów branżowych i analiz platform

Dlaczego GeoPard wyróżnia się

  • Niezrównana elastycznośćWielowarstwowe mapy strefowe i równaniowe GeoPard dostosowują się do zróżnicowanych potrzeb agronomicznych, umożliwiając użytkownikom priorytetyzację danych glebowych, plonów, topografii lub satelitarnych z wykorzystaniem niestandardowych wag. Twoja agronomia, Twoje zasady.
  • Przyszłościowa automatyzacja:Od kalibracji plonów opartej na sztucznej inteligencji po automatyczne generowanie map VRA — GeoPard redukuje pracę ręczną o 80%, zachowując jednocześnie precyzję.
  • Skalowalny ekosystem API:API GeoPard umożliwia bezproblemową integrację z istniejącym oprogramowaniem do zarządzania gospodarstwem, maszynami i narzędziami innych firm, co jest niezwykle istotne dla rolników, agronomów, przedsiębiorstw i twórców technologii rolniczych.

Aby dokładniej poznać możliwości GeoPard, zapoznaj się z naszą Portal dokumentacji.

wpIkonaCzat
wpIkonaCzat

    Poproś o bezpłatną prezentację / konsultację GeoPard








    Klikając przycisk, zgadzasz się na nasze Polityka prywatności. Potrzebujemy tego, aby odpowiedzieć na Twoją prośbę.

      Subskrybuj


      Klikając przycisk, zgadzasz się na nasze Polityka prywatności

        Prosimy o przesłanie informacji


        Klikając przycisk, zgadzasz się na nasze Polityka prywatności

        Używamy plików cookie, aby zapewnić najlepsze wrażenia podczas przeglądania, personalizować treści naszej witryny, analizować jej ruch i wyświetlać odpowiednie reklamy.
        Zobacz nasze Polityka prywatności po więcej informacji.

        Akceptuj wszystko