Categoria de serviços: Agricultura

Mapas de carbono orgânico do solo

Obtenha a modelagem e o mapeamento do carbono orgânico do solo para tornar o manejo das culturas mais sustentável e gerar créditos de carbono.

Classificação de culturas

Determine o tipo de cultura em escala regional, faça o inventário das lavouras em qualquer época do ano e estime a área cultivada.

Previsão do rendimento

Melhore a tomada de decisões, identifique e compare tendências com o apoio da previsão de rendimento.

Monitoramento das colheitas

Monitore a colheita para assegurar a rastreabilidade da cadeia de produção, aprimorar a tomada de decisões e minimizar os riscos.

Com esta solução, você pode fazer uma análise abrangente de uma área queimada para avaliar os danos à floresta.

Combinamos os recursos de nossa plataforma com dados de satélite obtidos de várias fontes para gerar mapas de áreas queimadas de interesse. Os mapas podem ser divididos em zonas* de acordo com a gravidade dos danos.

Recomendamos o uso desta solução em conjunto com o monitoramento do reflorestamento, não apenas para avaliar os danos, mas também para acompanhar os esforços de restauração.

A entrega de resultados é flexível:
-mapas online na plataforma;
-relatórios que pode baixar;
-API de acesso aos dados;
-serviço de troca de arquivos e e-mails;

entre outras maneiras.

Vamos salvar este planeta juntos.

*O número de zonas é negociável.

As incertezas do clima moderno apresentam multiplos desafios para os gestores florestais. Acompanhar as mudanças é fundamental para manter um ambiente saudável.

Desenvolvemos esta solução para ajudá-lo a se manter atualizado sobre quaisquer alterações na “saúde da floresta”, ou seja, o estado das árvores dentro de uma área selecionada. As imagens do satélite MODIS são analisadas usando um conjunto de índices de vegetação que ajudam a avaliar a saúde das árvores. Os dados são visualizados como 11 níveis de integridade diferentes.

Entre em contato conosco para começar a monitorar a saúde da floresta.

Esta solução permite identificar as espécies de árvores com base na análise das imagens recuperadas do satélite Sentinel-2.

O processo de identificação/classificação é realizado dentro de uma área selecionada (AI) com base nos dados coletados durante um período de tempo considerável (preferencialmente de vários meses a um ano).*

Principais características da solução:
-Precisão de até 80% com dados de solo disponíveis.
-Alto nível de detalhamento na classificação das espécies arbóreas.

A precisão da análise de satélite depende muito da precisão dos dados de verdade terrestre. Vamos precisar de informações sobre pelo menos 100 árvores/terrenos para cada espécie de árvore para atingir uma precisão de até 80%.

Para países com árvores que geralmente crescem em condições de clima temperado (por exemplo, Ucrânia), o processo de classificação geralmente leva até dois meses. Espécies de árvores mais “exóticas” exigirão tempo adicional para treinar as redes neurais (até 4 meses), sendo as regiões montanhosas especialmente complicadas.

Principais benefícios da solução:
-Resultados entregues em uma variedade de formatos convenientes (API, compartilhamento de arquivos, e-mail e mais).
-Alto nível de personalização para lhe dar controle total sobre o resultado.

E mais.

*Para garantir a maior precisão possível, precisamos de uma quantidade suficiente de imagens sem nuvens.

A compreensão abrangente do sucesso do reflorestamento é crucial na luta contra a mudança climática. A Equipe da EOSDA alinha-se totalmente com 10 dos 17 Objetivos de Desenvolvimento Sustentável das Nações Unidas para liderar a corrida para melhorar a marca no meio ambiente. Pensando nisso, desenvolvemos um método eficaz de monitoramento remoto de precisão do reflorestamento dentro de uma área selecionada (área de interesse – AI). Para atingir a precisão de mais de 90%, combinamos dados de satélites ópticos e de radar, além de contar com nosso próprio satélite EOS SAT-1. As áreas de reflorestamento analisadas são visualizadas nos mapas que podem ser transformados em relatórios. Você pode baixar esses relatórios ou integrar nossos mapas em seu software via API.

Nossa solução remota de detecção e avaliação de desmatamento pode ajudar você a entender melhor as realidades das condições florestais em suas áreas de interesse, levando a uma abordagem mais ecológica.

Ofrecemos:

– Precisão de 90% ou mais
– Tecnologia de aprendizado de máquina de ponta
– Áreas de interesse flexíveis
– Períodos de monitoramento personalizados
– Dados de vários satélites
– Mapas de desmatamento para download
– Suporte de uma equipe experiente de cientistas

Graças aos vários satélites dos quais obtemos dados (incluindo Sentinel-1, Sentinel-2 e nosso próprio EOS SAT-1), podemos obter maior precisão e personalizar a abordagem de cada área.

Nossa plataforma é capaz de visualizar as mudanças na cobertura florestal dentro de uma área de interesse selecionada na escala das regiões. O sistema empacota perfeitamente os mapas de cobertura florestal prontos em relatórios que você pode baixar quando quiser. Para adaptar nosso modelo às suas necessidades específicas, contamos com uma infinidade de satélites, incluindo Sentinel-1, Sentinel-2 e nosso próprio EOS SAT-1. A precisão de nossas estimativas chega a 90% ou mais. Oferecemos uma abordagem flexível para a frequência dos relatórios. Contacte-nos para saber mais.

Vivemos em tempos de incertezas climáticas. Para entender completamente o impacto do clima e dos fatores humanos no meio ambiente e agir rapidamente, é crucial obter todos os dados necessários em tempo hábil. A classificação da cobertura do solo é uma ferramenta poderosa para identificar remotamente diferentes tipos de objetos de terra em grandes áreas e visualizá-los em um formato de dados raster conveniente. Funcionalidades chaves: -7 classes diferentes do solo (nua, artificial, objetos de água, terras de cultivo, áreas florestais e muito mais). -Alta precisão e confiabilidade de análise graças ao modelo FCRM e dados LULC de ESRI e ESA. -A detecção de alterações permite monitorar a saúde das culturas, rastrear o desmatamento e muito mais. -Cobertura global (qualquer país a pedido). -Acesso instantâneo a resultados detalhados e oportunos para agilizar as decisões. A classificação precisa do solo e a detecção de mudanças permitem que você entenda melhor o impacto das mudanças no ecossistema. Aprimore suas estratégias de tomada de decisão e planejamento na agricultura, silvicultura e outras áreas. O desenvolvimento sustentável começa aqui e agora, com a contribuição de cada um de nós. Contacte-nos para obter esta solução.

Acesse análises meteorológicas do provedor Meteomatics. Os benefícios incluem: -Consultas personalizadas para obter dados que correspondam às especificidades dos seus pedidos. -Mais de 1800 parâmetros climáticos para garantir que você obtenha a imagem completa. -Previsões que variam de 15 dias até 7 meses para melhor planejamento. -Dados disponíveis desde 1979, incluindo previsões históricas. -Resolução de 5 minutos e 90 metros. -Cobertura global.

Os campos são heterogêneos e, para aproveitá-los ao máximo, é necessário responder adequadamente às necessidades de cada zona específica. Com a API de zoneamento, você pode criar: -Mapas de produtividade que medem a quantidade de biomassa gerada em um período selecionado e assim estimam a produtividade de diferentes áreas dentro do campo. -Mapas de vegetação baseados em uma série de índices de vegetação para identificar a variação espacial/condições de saúde da vegetação, de baixa a alta. Ambos os tipos de mapas são ferramentas indispensáveis para aumentar a produtividade das terras agrícolas por meio da aplicação informada de fertilizantes, sementes e outros insumos.

Esta solução permite calcular a quantidade de carbono orgânico do solo e modular a sua dinâmica temporal. Usamos um modelo modificado de Carbono Orgânico do Solo baseado no modelo atestado para a rotatividade do carbono orgânico no solo – RothC, usado pela Organização das Nações Unidas para Agricultura e Alimentação (FAO) – complementado com uma série de parâmetros adicionados, incluindo características topográficas, fatores ecológicos e técnicas de tratamento do solo. Quando todos esses parâmetros e fatores são levados em consideração, você obtém um modelo significativamente mais preciso em comparação com um método de interpolação simples. Com os dados assim obtidos, você pode: – melhorar a tomada de decisão quanto à alocação de recursos (por exemplo, praticando a aplicação de taxas variáveis), tornando a produção agrícola mais sustentável; – usar o modelo como base para a geração de créditos de carbono, criando uma pegada mais positiva com maior lucro; – criar mapas de solo precisos. Tudo o que precisamos do seu lado são amostras de solo georreferenciadas – e você está pronto.

Colha os benefícios reduzindo o número de amostras de solo com base na previsão de carbono orgânico do solo, economizando dezenas de milhares de dólares por milhares de hectares. Aprimoramos um método exclusivo de prever a quantidade de carbono orgânico do solo durante um período de tempo selecionado – de 3 meses a vários anos – com base no modelo RothC de renome mundial amplamente utilizado pela Organização das Nações Unidas para Agricultura e Alimentação (FAO). Esses dados permitirão: – Reduzir o número de amostras químicas de solo em até 90% a partir da segunda amostragem. – Obter um relatório para solicitar créditos de carbono (geração de linha de base incluída). – Estimar antecipadamente o lucro dos créditos de carbono. – Monitorar o sequestro de carbono orgânico do solo. Para garantir a máxima precisão, você precisa fornecer resultados de análises de amostras de solo com base nas quais modelaremos a quantidade futura de carbono orgânico do solo.

A detecção de limites de campo permite poupar tempo e reduzir custos na delimitação do campo para toda uma região. A tecnologia que utilizamos é um método inovador de detecção de limites de campo, aplicando redes neurais treinadas com imagens de Sentinel-2 para identificar a cobertura da terra cultivável e delinear os contornos dos campos. Com a detecção de limites de campo, é possível delinear automaticamente os limites de um grande número de campos num mapa, determinar a área cultivada e utilizar os dados obtidos para os seus objetivos. Vamos lhe fornecer as máscaras de contorno completas como ficheiros .shp ou .geotiff.

A classificação de culturas fornece dados cruciais sobre a utilização da terra e a rotação de culturas à escala regional. Para gerar os conhecimentos mais precisos, combinamos dados de imagens de séries temporais de Sentinel-2 com uma resolução de 10 m e dados terrestres, depois aplicamos as nossas redes neuronais para detectar limites de campo e classificamos diferentes tipos de culturas. É possível visualizar todos estes dados de forma conveniente num único mapa. O nosso modelo é capaz de atingir uma precisão de até 90%*. Utilizando o mapa de classificação de culturas, é possível fazer um inventário completo das culturas para toda uma região e para qualquer época do ano, identificar terras cultiváveis e não cultiváveis ou estimar a área cultivada para cada tipo de cultura. Vamos lhe fornecer as máscaras de cultivo prontas como ficheiros .geotiff e .shp. *A precisão pode variar dependendo de uma região específica e da qualidade e integridade dos dados introduzidos.

A previsão do rendimento permite aos agricultores, seguradoras, bancos, ONGs e outros agentes, estimar a quantidade de colheita que seria ou será produzida dentro de uma estação de cultivo específica.

Combinamos estes dados com informação ao nível do campo, incluindo fases de crescimento, temperatura, precipitação, tipo de solo e mais, para produzir estimativas com uma precisão de 90% ou superior*. Pode também encarregar-nos de detectar os limites do campo e classificar o tipo de cultura em crescimento com as nossas redes neuronais.

A previsão do rendimento resolve os problemas de gestão da produção agrícola ajudando a criar um plano de cultura mais sustentável, a melhorar a tomada de decisões, a descobrir e comparar as tendências de produção agrícola.

Poderá descarregar os valores para o rendimento previsto como ficheiros .xlsx, .csv e .shp. Vamos preparar e lhe fornecer um relatório detalhado em formato .pdf ou .docx contendo a análise dos campos em termos de dados históricos de rotação de culturas, dados de rendimento real e especificidade regional; análise das condições meteorológicas e seu impacto na previsão; avaliação da eficiência da gestão agrícola, com base em dados estatísticos e implicações a partir dos resultados adquiridos.

*A precisão depende da integralidade dos dados do solo e do laboratório.

O monitoramento da colheita permite identificar remotamente as datas em que a cultura foi recolhida. Para medir um índice de colheita, utilizamos dados de imagens de radar Sentinel-1 e imagens ópticas Sentinel-2, construímos séries temporais, e calculamos as hectares com uma queda acentuada de uma combinação de vários índices de vegetação ao longo de longos períodos de tempo. Com base em dados históricos, podemos aprender as datas de colheita dos campos selecionados. O monitoramento da colheita é uma ferramenta perfeita para determinar as datas de colheita para as épocas passadas. É possível descarregar os dados para datas de colheita como ficheiros .xlsx, .csv e .shp. Vamos preparar e lhe fornecer um relatório técnico em formato .pdf ou .docx contendo o número de campos colhidos, a área total de campos colhidos e outros dados quantitativos.

Com este complemento vai obter uma análise avançada do teor de umidade no solo dos seus campos. A revisitação de 1-2 dias assegura atualizações constantes, permitindo-lhe reagir mais rápida e eficazmente a picos súbitos de estresse hídrico. Pode descobrir tendências nunca antes vistas em secas e inundações ao longo dos anos com base no arquivo que remonta a 2002. Nosso algoritmo mede com precisão o teor de umidade tanto na superfície do solo como na zona das raízes.

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