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.
Mapa de Cultivos de Ucrania
Compruebe los límites y la propiedad de las parcelas con nuestro Mapa de Cultivos de Ucrania
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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