GeoPard-prissättning. Allt-i-ett-lösning för kartläggning av precisionsjordbruk
Drag: | Gratis provperiod | Betala per användning månadsvis | Årlig prenumeration | Företag |
|---|---|---|---|---|
Område aktiverat | 100 hektar (250 ac) | Ingen gräns | Baserat på köpbelopp | Baserat på köpbelopp |
Skapa hanteringszoner (flerlagers) för VRA | ||||
Skapa ekvationsbaserade kartor (formler) | ||||
Hur prissättning fungerar | Inget kreditkort krävs, inga förpliktelser, 30 dagars provperiod | Baserat på användning. Automatisk debitering i slutet av månaden. Varje månad är de statiska kostnaderna minimala (kontoåtkomst och lagring/övervakning av fältdata). Se detaljer i pristabellen ovan. | Du köper en årsprenumeration för de hektar som behövs och uppgraderar sedan vid behov. Se detaljer i pristabellen ovan. | Anpassad prissättning |
Gårds- och fälthantering. Flexibla etiketter (taggar) per fält kan tilldelas. | ||||
Gränsuppdateringar och datahantering: Upptäcker, klipper och (vid behov) sammanfogar automatiskt datauppsättningar baserat på nya eller uppdaterade fältgränser för sömlös datakonsistens. | ||||
Importera fältgränser som SHP, KML eller KMZ | ||||
Rita fältgräns | ||||
John Deere Ops Center-integration. Dubbelriktad, automatiserad | ||||
Automatiserade kartor över fältpotential | ||||
Automatiserade topografiska kartor (LIDAR för vissa länder som USA, Storbritannien, 5m upplösning för andra) | ||||
3D-kartor. Inklusive överdrifter | ||||
Import och analys av jordprovtagningsdata | ||||
Import och analys av jordskannerdata (inklusive EC, Veris, SoilOptix, etc.) | ||||
Dataanalys för tillämpad och planerad dataanalys | ||||
Import av avkastningsdata | ||||
Rengöring och kalibrering av avkastningsdata (AI, USDA-protokoll eller enligt statistiska regler) | ||||
Generering av syntetisk avkastningsdata | ||||
Planet Labs-bilder | ||||
Historiska satellitbilder (1988-nu). Landsat och Sentinel. | ||||
Aktuella satellitbilder. Landsat och Sentinel. I genomsnitt en ny bild var fjärde dag. | ||||
Branschledande automatiserad moln- och skuggdetektering i satellitbilder | ||||
Avancerad kontrastutsträckning av satellitbilder | ||||
Stöd för ±20 vegetations- och jordindex (inkl. relativ fuktighet, jordens ljusstyrka, klorofyll, LAI, EVI2, NDVI) | ||||
Exportera datalager i Shp-, Geojson-, Geotiff- och Isoxml-format | ||||
Exportera som PDF (ett fält, upp till 60 lager med metainformation) | ||||
Import av maskindataformat: .shp, .adm (ADAPT), .jdl (John Deere Link), .fdd, .fld, .fmd (John Deere), .dat, .2020 (Climate FieldView), .cn1 (CNH), .xml, .bin | ||||
Användarplatser | 1 | Lägg till på begäran | Lägg till på begäran | Lägg till på begäran |
Skapa organisationer och aktivera behörigheter | ||||
Automatiserade arbetsflöden (zoner, ekvationer, baserade på händelseutlösare eller schemaläggare) | ||||
Automatiserade rapporter (som zoner, maskinstatistik) | ||||
White Label-lösning | ||||
API-åtkomst | ||||
E-postsupport | ||||
Hjälp med onboarding | ||||
Messenger-support |
Särdrag | GeoPard | Toppkonkurrenter |
|---|---|---|
Dataägande och integritet | ✅ Användarägd data och analyser. Strikt policy mot återförsäljning. Oberoende plattform med inga kopplingar till jordbruksföretag. | ❌ Konkurrenter kan dela anonymiserade uppgifter med partners eller moderbolag |
Flerskiktszonering | ✅ Kombinerar obegränsade lager (satellit, jordmån, avkastning, topografi) med anpassade vikter. Stöder 35+ år av historiska bilder för precisionszonindelning. | ❌ Begränsade lageralternativ; de flesta konkurrenter fokuserar på 1–2 datakällor (t.ex. satellit + jord) utan viktanpassning. |
Kartor över överlägsna fältpotentialer | ✅ 35+ år av satellitdata (Landsat/Sentinel/Planet) med AI-drivna produktivitetskartor. Automatiserad kontrastutsträckning och avvikelsedetektering. Möjlighet att sammanfoga olika typer av data | ⚠️ Kortare historiska data |
Ekvationsbaserade kartor | ✅ Formelstyrda recept (t.ex. kvävegödor) med hjälp av AI/ML-modeller. Integrerar agronomisk logik i VRA-kartor. | ❌ Stöds sällan; konkurrenter förlitar sig på statisk zonindelning med knappast anpassningsbar logik. |
Automatisering | ✅ Helt automatiserade arbetsflöden (zonindelning, analyser, rapporter) med händelseutlösare. Inkluderar rensning av avkastningsdata, generering av syntetisk avkastning och molndetektering. ✅ End-to-end-pipelineBildval → Molndetektering → Zonindelning → VRA-kartgenerering → Maskinsynkronisering. | ⚠️ Delvis automatisering, brist på anpassning |
API-flexibilitet | ✅ GraphQL- och REST-API:er med tillgång till rådata, analyser och recept. Stöder white-label-integrationer och anpassade arbetsflöden | ❌ Begränsad eller ingen API-åtkomst. |
Moln-/skuggdetektering | ✅ Automation i toppklass för borttagning av moln/skuggor i satellitbilder. Realtidsbearbetning för noggrann analys. | ⚠️ Stor mängd detekteringsfel för clodus och shadows (både falskt positiva och falskt negativa resultat) |
John Deere Ops Center-integration | ✅ Sömlös tvåvägs automatiserad synkronisering för fältgränser, kartor över spridd gödsel och avkastningsdata. Uppladdning av recept i realtid direkt till JD-maskiner. Skicka kartlager (topografi, jorddata, ekvationskartor). Skapa arbetsplaner även med olika applikationskartor i en arbetsplan. | ⚠️ Begränsad eller manuell import/export |
Avkastningsrengöring och kalibrering | ✅ AI-driven avvikande upptäckt med automatisk brusreducering. Anpassningsbara tröskelvärden för korrigering av avkastningsdata. Stöd för USDA-protokoll. | ❌ Erbjuds inte eller är mycket begränsat |
Syntetiska avkastningskartor | ✅ Generera AI-drivna avkastningsprognoser med hjälp av jord-, satellit- och väderdata. Idealisk för fält som saknar historiska data. Fungerar även med partiella avkastningsfiler. | ❌ Erbjuds inte |
Stöd för raster- och vektordata | ✅ Full kompatibilitet: NDVI-raster, shapefiler, GeoJSON, KML. Redigera vektorzoner på plattformen. | ⚠️ Begränsade import-, export- och redigeringsverktyg |
Flexibilitet i rumslig upplösning | ✅ Alla upplösningar som stöds (10 m Sentinel-2 till 0,3 m jordskannerdata). Automatiserad AI-nedskalning och interpolering till ±1 m per pixel. | ❌ Fasta upplösningar |
Zonklassificering | ✅ 6+ klustermetoderNaturliga avbrott, Lika stor yta, Lika antal, Rumsligt lokaliserad klustring (för jordprovtagning), Anpassade tröskelvärden. Justerbar minsta polygonarea. | ⚠️ En förinställd metod. Ingen kontroll av polygonstorlek. |
Satellitnedskalning | ✅ Automatiserad 1m upplösning. Förbättra historiska och aktuella lågupplösta bilder. | ❌ Konkurrenter använder nativ upplösning |
3D-kartor | ✅ Skapa en dynamisk 3D-kartmodell med hjälp av fjärranalys eller GPS-data | ⚠️ Vissa har begränsade statiska 3D-kartor |
Flexibilitet i rumslig upplösning | ✅ Alla upplösningar som stöds (10 m Sentinel-2 till 0,3 m jordskannerdata). Automatiserad AI-nedskalning och interpolering till ±1 m per pixel. | ❌ Fasta upplösningar |
Prissättningsflexibilitet | ✅ Gratis provperiod + Betala per användning/Års-/Företagsplaner. Inga områdesbegränsningar för analyser. White-label-alternativ och anpassade integrationer. | ⚠️ Fasta prenumerationer. Begränsad skalbarhet för stora gårdar. |
Datainteroperabilitet | ✅ 20+ import-/exportformat (SHP, ISOXML, John Deere Ops Center, proprietära format). Sömlös maskinintegration. | ⚠️ Begränsat antal format som stöds |
Gränsuppdateringar och hantering av fältdata | ✅ När en ny gräns laddas upp via UI eller API identifierar systemet automatiskt datauppsättningar som täcker den nya fältgränsen över alla fält och klipper dem därefter. För uppdaterade gränser hittar det överlappande datauppsättningar, slår samman dem när attributen matchar, och beskär resultatet med den uppdaterade gränsen. | ⚠️ Förlitar sig ofta på manuella justeringar och saknar fullständig automatisering för att upptäcka, sammanfoga och klippa dataset, vilket resulterar i ökat manuellt arbete och datainkonsekvenser. |
För en djupare förståelse för GeoPards möjligheter, utforska våra Dokumentationsportal.