Que propose CropMap ?
Identifier les types de cultures d'une région à l'autre
CropMap s'appuie sur l'imagerie satellite et l'apprentissage automatique pour classifier plus de 17 types de cultures par région avec une précision allant jusqu'à 98 %. Validées par plus de 100 000 échantillons de vérité terrain chaque année, ces classifications servent de base pour l'évaluation de la taille du marché, la prévision de la demande et la planification de la production.
Identifier les types de cultures d'une région à l'autre
CropMap s'appuie sur l'imagerie satellite et l'apprentissage automatique pour classifier plus de 17 types de cultures par région avec une précision allant jusqu'à 98 %. Validées par plus de 100 000 échantillons de vérité terrain chaque année, ces classifications servent de base pour l'évaluation de la taille du marché, la prévision de la demande et la planification de la production.
Identifier les types de cultures d'une région à l'autre
CropMap s'appuie sur l'imagerie satellite et l'apprentissage automatique pour classifier plus de 17 types de cultures par région avec une précision allant jusqu'à 98 %. Validées par plus de 100 000 échantillons de vérité terrain chaque année, ces classifications servent de base pour l'évaluation de la taille du marché, la prévision de la demande et la planification de la production.
Détecter automatiquement les limites de parcelles
La détection des limites basée sur le deep learning cartographie les parcelles agricoles individuelles à partir d'images satellites, remplaçant le tracé manuel par une identification évolutive et reproductible. Cela facilite la vérification des déclarations des agriculteurs, le suivi de l'utilisation des terres et la surveillance des parcelles à l'échelle d'un portefeuille.
Détecter automatiquement les limites de parcelles
La détection des limites basée sur le deep learning cartographie les parcelles agricoles individuelles à partir d'images satellites, remplaçant le tracé manuel par une identification évolutive et reproductible. Cela facilite la vérification des déclarations des agriculteurs, le suivi de l'utilisation des terres et la surveillance des parcelles à l'échelle d'un portefeuille.
Détecter automatiquement les limites de parcelles
La détection des limites basée sur le deep learning cartographie les parcelles agricoles individuelles à partir d'images satellites, remplaçant le tracé manuel par une identification évolutive et reproductible. Cela facilite la vérification des déclarations des agriculteurs, le suivi de l'utilisation des terres et la surveillance des parcelles à l'échelle d'un portefeuille.
Suivre les périodes de récolte et les stades de croissance
L'analyse de séries temporelles par satellite suit la progression phénologique des cultures et identifie les périodes de récolte dans les régions ciblées. Cela permet d'optimiser la planification logistique, de programmer les livraisons et de coordonner la chaîne d'approvisionnement en se basant sur l'état réel observé des cultures plutôt que sur des estimations.
Suivre les périodes de récolte et les stades de croissance
L'analyse de séries temporelles par satellite suit la progression phénologique des cultures et identifie les périodes de récolte dans les régions ciblées. Cela permet d'optimiser la planification logistique, de programmer les livraisons et de coordonner la chaîne d'approvisionnement en se basant sur l'état réel observé des cultures plutôt que sur des estimations.
Suivre les périodes de récolte et les stades de croissance
L'analyse de séries temporelles par satellite suit la progression phénologique des cultures et identifie les périodes de récolte dans les régions ciblées. Cela permet d'optimiser la planification logistique, de programmer les livraisons et de coordonner la chaîne d'approvisionnement en se basant sur l'état réel observé des cultures plutôt que sur des estimations.
Estimer le potentiel de rendement régional
En combinant l'analyse spectrale et les modèles de développement des cultures, CropMap fournit des estimations de rendement qui soutiennent les objectifs d'approvisionnement, les décisions d'investissement et l'évaluation des risques aux échelles régionale et nationale.
Estimer le potentiel de rendement régional
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Estimer le potentiel de rendement régional
En combinant l'analyse spectrale et les modèles de développement des cultures, CropMap fournit des estimations de rendement qui soutiennent les objectifs d'approvisionnement, les décisions d'investissement et l'évaluation des risques aux échelles régionale et nationale.
En savoir plus sur CropMap
Pour une intégration avec les données à l'échelle de la parcelle, les analyses de CropMap complètent les fonctionnalités de gestion d'exploitation de Doktar App, reliant l'intelligence régionale à l'agriculture de précision sur le terrain.
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