CropMap: Agrarische
marktinformatie
CropMap is een satellietgestuurd agrarisch intelligentieplatform dat perceelgrenzen detecteert, gewastypen identificeert, oogstperiodes monitort en regionale opbrengstramingen levert.
CropMap: Agrarische
marktinformatie
CropMap is een satellietgestuurd agrarisch intelligentieplatform dat perceelgrenzen detecteert, gewastypen identificeert, oogstperiodes monitort en regionale opbrengstramingen levert.
Wat biedt CropMap aan?
Gewassoorten per regio in kaart brengen
CropMap maakt gebruik van satellietbeelden en machine learning om per regio meer dan 17 gewassoorten te classificeren met een nauwkeurigheid tot 98%. Deze classificaties worden jaarlijks getoetst aan meer dan 100.000 veldmetingen en vormen de basis voor het in kaart brengen van de marktomvang, het voorspellen van de vraag en het opstellen van productieplannen.
Gewassoorten per regio in kaart brengen
CropMap maakt gebruik van satellietbeelden en machine learning om per regio meer dan 17 gewassoorten te classificeren met een nauwkeurigheid tot 98%. Deze classificaties worden jaarlijks getoetst aan meer dan 100.000 veldmetingen en vormen de basis voor het in kaart brengen van de marktomvang, het voorspellen van de vraag en het opstellen van productieplannen.
Gewassoorten per regio in kaart brengen
CropMap maakt gebruik van satellietbeelden en machine learning om per regio meer dan 17 gewassoorten te classificeren met een nauwkeurigheid tot 98%. Deze classificaties worden jaarlijks getoetst aan meer dan 100.000 veldmetingen en vormen de basis voor het in kaart brengen van de marktomvang, het voorspellen van de vraag en het opstellen van productieplannen.
Veldgrenzen automatisch detecteren
Op deep learning gebaseerde grensdetectie brengt afzonderlijke landbouwpercelen in kaart aan de hand van satellietbeelden, waardoor handmatige afbakening wordt vervangen door een schaalbare, herhaalbare identificatiemethode. Dit ondersteunt de verificatie van aangiften door boeren, het toezicht op landgebruik en het volgen van percelen op portfolioniveau.
Veldgrenzen automatisch detecteren
Op deep learning gebaseerde grensdetectie brengt afzonderlijke landbouwpercelen in kaart aan de hand van satellietbeelden, waardoor handmatige afbakening wordt vervangen door een schaalbare, herhaalbare identificatiemethode. Dit ondersteunt de verificatie van aangiften door boeren, het toezicht op landgebruik en het volgen van percelen op portfolioniveau.
Veldgrenzen automatisch detecteren
Op deep learning gebaseerde grensdetectie brengt afzonderlijke landbouwpercelen in kaart aan de hand van satellietbeelden, waardoor handmatige afbakening wordt vervangen door een schaalbare, herhaalbare identificatiemethode. Dit ondersteunt de verificatie van aangiften door boeren, het toezicht op landgebruik en het volgen van percelen op portfolioniveau.
Houd oogstperiodes en groeifasen bij
Door middel van tijdreeksanalyses van satellietbeelden wordt de fenologische ontwikkeling van gewassen gevolgd en worden oogstperiodes in bepaalde regio’s vastgesteld. Dit maakt logistieke planning, leveringsplanning en coördinatie van de toeleveringsketen mogelijk op basis van de waargenomen toestand van de gewassen in plaats van op basis van schattingen.
Houd oogstperiodes en groeifasen bij
Door middel van tijdreeksanalyses van satellietbeelden wordt de fenologische ontwikkeling van gewassen gevolgd en worden oogstperiodes in bepaalde regio’s vastgesteld. Dit maakt logistieke planning, leveringsplanning en coördinatie van de toeleveringsketen mogelijk op basis van de waargenomen toestand van de gewassen in plaats van op basis van schattingen.
Houd oogstperiodes en groeifasen bij
Door middel van tijdreeksanalyses van satellietbeelden wordt de fenologische ontwikkeling van gewassen gevolgd en worden oogstperiodes in bepaalde regio’s vastgesteld. Dit maakt logistieke planning, leveringsplanning en coördinatie van de toeleveringsketen mogelijk op basis van de waargenomen toestand van de gewassen in plaats van op basis van schattingen.
Schatting van het regionale opbrengstpotentieel
Door spectrale analyse te combineren met modellen voor gewasontwikkeling levert CropMap opbrengstramingen die van nut zijn voor inkoopdoelstellingen, investeringsbeslissingen en risicobeoordelingen op regionale en nationale schaal.
Schatting van het regionale opbrengstpotentieel
Door spectrale analyse te combineren met modellen voor gewasontwikkeling levert CropMap opbrengstramingen die van nut zijn voor inkoopdoelstellingen, investeringsbeslissingen en risicobeoordelingen op regionale en nationale schaal.
Schatting van het regionale opbrengstpotentieel
Door spectrale analyse te combineren met modellen voor gewasontwikkeling levert CropMap opbrengstramingen die van nut zijn voor inkoopdoelstellingen, investeringsbeslissingen en risicobeoordelingen op regionale en nationale schaal.
Meer informatie over CropMap
Voor integratie met gegevens op veldniveau vullen CropMap insights de mogelijkheden voor bedrijfsbeheer binnen Doktar App aan en verbinden ze regionale intelligentie met precisielandbouw in de praktijk.
Meer informatie over CropMap
Voor integratie met gegevens op veldniveau vullen CropMap insights de mogelijkheden voor bedrijfsbeheer binnen Doktar App aan en verbinden ze regionale intelligentie met precisielandbouw in de praktijk.
Meer informatie over CropMap
Voor integratie met gegevens op veldniveau vullen CropMap insights de mogelijkheden voor bedrijfsbeheer binnen Doktar App aan en verbinden ze regionale intelligentie met precisielandbouw in de praktijk.
