Proyectos a medida

EOS Platform, que es la base de todos nuestros productos finales de usuario, es capaz de procesar grandes cantidades de datos, realizar tareas en satélites previamente procesados y otros tipos de datos, así como realizar análisis tanto en modelos internos como externos. Esto nos permite entregar diversos proyectos personalizados a gran escala, tales como:

Ucrania
Banco Mundial en el marco de proyectos a gran escala
"Apoyo a un gobierno transparente de la tierra en Ucrania".
Características
  • Clasificación de tipos de cultivos (7 tipos)
  • Mapas de clasificación de cultivos (2016, 2017, 2018 y 2019)
  • Identificación de una superficie total para cada tipo de cultivo
  • Clasificación de la cobertura terrestre (bosques, agua, tierras de cultivo, cobertura artificial de la tierra)
  • Rotación de cultivos (detección de infracciones en la rotación de cultivos para evitar la evasión fiscal)
  • Entrenamiento de redes neuronales; carga de datos sobre el terreno en el sistema
  • Adición de los resultados a la matriz de confusión
Todos los resultados fueron validados oficialmente por la Comisión del Banco Mundial.
Wheat
Barley
Tabacco
Forest
Cotton
Azerbaiyán
En el marco de un "Programa de Desarrollo" de ámbito nacional destinado a restablecer el mercado del algodón
Características
  • Clasificación de la cobertura terrestre (bosques, agua, tierras de cultivo, cobertura artificial de la tierra)
  • Obtención de datos estadísticos sobre cultivos (trigo, cebada, algodón, tabaco)
  • Mapeo de clasificación de cultivos en 2018 (trigo, cebada, algodón, tabaco)
  • Predicción del rendimiento de los cultivos en la temporada actual en 64 distritos.
Kazajistán
Características
  • Clasificación de la cobertura terrestre (bosques, agua, tierras de cultivo, cobertura artificial de la tierra)
  • Elaboración de un mapa de cultivos de cereales para 2018
  • Predicción del rendimiento de los cultivos a nivel de distrito
  • Mapa de condiciones de los cultivos en las tierras de cultivo.
  • Seguimiento de la dinámica de las cosechas.
Reino Unido
Potatoes Maincrop
Winter Wheat
Cauliflowers
Winter Rapessed
Sugar Beet
Maize
Spring Barley
Cauliflowers
Beans Dried Spring
Características
  • Clasificación de la cobertura terrestre (bosques, agua, tierras de cultivo, cobertura artificial de la tierra)
  • Identificación de contornos del campo mediante nuestra Red Neuronal
  • Clasificación de tipos de cultivos (9 tipos)
  • Mapeo de clasificación de cultivos en 2016
  • Cálculo de la superficie total para la identificación de cada tipo de cultivo
  • Identificación de contornos de cada tipo de cultivo
  • Seguimiento de las condiciones de cultivo
Estados Unidos de América
Características
  • Desarrollo de mapas de cultivos en el año 2018 (trigo de invierno, maíz, algodón, soja)
  • Seguimiento de las condiciones de cultivo
  • Winter Wheat
  • Corn
  • Cotton
  • Maize
  • Soybean
Argentina, Brasil
Características
  • Clasificación de cultivos de forma remota, basada en datos sobre el terreno (trigo, maíz, soja, algodón)
  • Clasificación de tipos de suelo (Mato Grosso)
  • Mapeo de la humedad del suelo
  • Ampliación y validación de algoritmos

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