Respaldada por una gran constelación privada de satélites, la empresa de agricultura digital Farmers Edge ha comenzado a ofrecer su tecnología de imágenes y mapeo para cultivos especiales, con la esperanza de ayudar a satisfacer las necesidades cambiantes de los productores de todo el mundo.
Según un comunicado de prensa, la tecnología FarmCommand integra cuatro capas de mapas derivados de imágenes (NDVI, Scouting, Variation y Health Change Maps), tecnología de filtrado de nubes y clima centrado en el campo para que los productores identifiquen, predigan y respondan con precisión a los problemas. antes de que el rendimiento se vea afectado.
Usando un procesamiento de datos rápido, las imágenes de alta resolución se transforman en 48 horas, significativamente más rápido que el tiempo de respuesta promedio de siete a 10 días visto en otras partes de la industria, y con suficiente claridad para concentrarse en árboles individuales o áreas específicas de un campo. por lo que se pueden tomar medidas correctivas a la primera señal de un problema. El filtrado de nubes avanzado elimina los informes falsos de problemas de cultivos, lo que evita la exploración innecesaria en campos que no lo requieren. Estos avances se basan en la experiencia que Farmers Edge ha desarrollado desde que trajo imágenes satelitales diarias a la agricultura en 2017.
Agregando una capa de eficiencia, los productores tienen acceso a un conjunto exclusivo de herramientas digitales para optimizar la producción de cultivos y aumentar la rentabilidad de su granja, que incluye:
- condiciones históricas, actuales y pronosticadas centradas en el campo alimentadas por estaciones meteorológicas en la granja;
- Notificaciones automáticas de cambios en la salud de los cultivos para detectar y alertar automáticamente a los productores sobre cambios en sus campos que pueden afectar el rendimiento, incluidos: plagas, enfermedades, deficiencias de nutrientes, irregularidades en el riego, mal funcionamiento de los equipos y más;
- seguimiento de equipos y flotas en vivo;
- modelos predictivos de etapas de crecimiento de cultivos.
Esta tecnología ya está disponible.