Soluciones Satelitales Avanzadas Para La Producción De Alimentos

Las empresas productoras de alimentos son clave para garantizar la seguridad alimentaria frente al cambio climático, el agotamiento de los recursos y el aumento de la población. La falta de datos fiables y los elevadísimos costes de fertilización pasan factura a aquellos dedicados a la producción de alimentos.

Allí donde la agricultura tradicional no ofrece la solución deseada, interviene la tecnología satelital, apoyando la toma de decisiones en cada paso. Con las soluciones satelitales de EOSDA, las empresas de producción de alimentos pueden aumentar la producción de cultivos de forma sostenible, aumentando sus beneficios al reducir el uso de insumos.

teledetección para la producción de alimentos
Ventajas De Usar Tecnología Agrícola

Cómo se benefician de los satélites y la agricultura de precisión las empresas de producción de alimentos

Rentabilidad: Con un aumento de la productividad de los cultivos, la producción de alimentos pueden generar unos ingresos adicionales de 40-61dólares por acre o 98-150 dólares por hectárea.
Fertilización: La agricultura de precisión puede aumentar la eficacia de la aplicación de nutrientes entre un 7 y un 14%.
Gestión de plagas y enfermedades: Aplicación de un 9-14% menos de pesticidas y herbicidas sin comprometer el rendimiento en la producción industrial de alimentos.
Costes de explotación e impacto medioambiental: Ahorre en combustible y consiga un descenso del 6-16% en el uso de combustibles fósiles con menos trayectorias de la maquinaria con solapamiento y una mejora monitorización de los cultivos.
Riego: Una estimación más precisa de las necesidades de los cultivos puede reducir el uso de agua para la producción de alimentos entre un 4 y un 21%.
esquema de ventajas
Funciones de EOSDA Crop Monitoring para la producción de alimentos

Racionalizar la producción de alimentos con el análisis de datos espaciales

Uno de los principales obstáculos en el camino hacia una mejor producción de alimentos es la falta de información. EOSDA Crop Monitoring elimina ese problema, ofreciendo a las empresas productoras de alimentos una gran cantidad de datos fiables sobre el terreno e información práctica basada en la IA y la tecnología de teledetección. Con una imagen clara y real de lo que ocurre en las tierras de cultivo, se puede adoptar una estrategia de producción más rentable y resistente al riesgo para cultivar más con menos.

Estimación del rendimiento de biomasa

Estimación Del Rendimiento De La Biomasa

Disponible como complemento, esta función calcula la biomasa total del cultivo y los órganos de almacenamiento en función de los datos meteorológicos, las fechas de siembra y el tipo de riego. El modelo subyacente también hace una predicción de 2 semanas para informar al productor de cuándo es mejor cosechar.
Índices de vegetación

Índices De Vegetación

Derivados de imágenes de satélite, estos índices ayudan a las empresas productoras de alimentos a conocer en profundidad el estado de los cultivos. Entre casi una docena de índices espectrales disponibles, el NDVI (Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada) proporciona una visión crítica de la salud de los cultivos a lo largo de la temporada al medir a distancia la densidad de la biomasa.
Datos del tiempo

Datos Meteorológicos

La seguridad alimentaria es muy vulnerable al clima. Nuestra plataforma proporciona acceso a la previsión meteorológica para los próximas 14 días, de modo que los agricultores puedan gestionar mejor el riego, programar las aplicaciones de insumos y tomar medidas oportunas para proteger los cultivos. Los datos meteorológicos históricos son clave para hacer previsiones meteorológicas precisas durante toda la temporada.
Productividad de campo

Productividad Del Campo

La productividad puede variar dentro de un campo pequeño, por no hablar de las grandes extensiones de cultivo. Conocer el historial de rendimiento y evaluar la fertilidad actual del suelo y la capacidad de cultivo del campo son requisitos previos para predecir con precisión el rendimiento de los cultivos.
Zonificación

Mapas de VRA

las zonas del campo no es efectivo, ya que la mayoría de los campos presentan variaciones en la topografía y el rendimiento de los cultivos. EOSDA Crop Monitoring permite una producción orgánica y sostenible de alimentos mediante el uso de teledetección y su práctico conjunto de herramientas para la aplicación de tasa variable (VRA). Los mapas de siembra, mapas de fertilización con P&K y nitrógeno, y mapas multilayer guían a aquellos dedicados a la producción de alimentos en la aplicación de la cantidad adecuada de fertilizantes y semillas en cada zona en función del rendimiento, lo que puede minimizar radicalmente el desperdicio de insumos y traducirse en un ahorro masivo de costes.
Tabla de clasificación de campo

Tabla De Clasificación

Una práctica tabla que proporciona una visión general rápida de todos los campos del usuario. Destaca aquellos con las mayores caídas en el valor del índice NDVI para ayudar a priorizar las tareas de gestión del campo, centrándose primero en los problemas más urgentes.
Gestión de equipos

Gestión De Equipos

Esta función ofrece acceso compartido a los datos y análisis de campo a varios usuarios dentro de una misma cuenta. Simplifica la cooperación con los socios y garantiza un mejor control del trabajo de los empleados.
Reportes semanales

Informes Semanales

No pierda detalle de los cambios más importantes en sus campos gracias a los informes semanales personalizables. Los propietarios de varios campos dispersos geográficamente son los que más partido pueden sacar de esta función de monitorización por satélite, que mejora la producción de alimentos.
Soluciones personalizadas

Soluciones Individuales Para Sus Necesidades Específicas

Predicción Personalizada Del Rendimiento

EOSDA ha desarrollado un modelo escalable de predicción del rendimiento de los cultivos, que combina datos de teledetección y aprendizaje automático para mejorar la produccion de alimentos vegetales. Nuestra solución a medida sirve como sistema de apoyo a la toma de decisiones para las empresas productoras de alimentos a la hora de tomar decisiones sobre la siembra, detectar zonas de bajo rendimiento y planificar el almacenamiento y el transporte.

Al fusionar dos modelos de previsión del rendimiento (biofísico y estadístico), nuestros científicos e ingenieros de datos han logrado la máxima precisión y eficacia en las predicciones. Gracias a este enfoque híbrido, podemos llevar a cabo proyectos más complejos.

  • Dependiendo de la calidad de los datos estadísticos, la precisión de nuestras estimaciones del rendimiento de los cultivos llega hasta el 85-95%.
  • Las predicciones pueden realizarse hasta 3 meses antes de la cosecha de la temporada en curso.
  • Más de 100 tipos de cultivos
  • Plazo de entrega del proyecto: ~14 días
previsión personalizada de rendimiento de cultivos

Soluciones A Medida Para Sus Necesidades

¿Busca una función o servicio que no está en la lista? Nuestro equipo de I+D tiene un historial probado de diseño de soluciones a medida que combinan las mejores prácticas con los requisitos propios de los clientes. Estamos aquí para crear un proyecto a medida para su problema y ayudar a su empresa de producción de alimentos a aprovechar las ventajas del análisis de imágenes de satélite.

soluciones personalizadas para la agricultura

Marca blanca

Amplíe su negocio e impulse la adopción de la agricultura de precisión con la opción de marca blanca de EOSDA, que le permite revender nuestra innovadora solución de monitorización por satélite bajo su propia marca. Podemos personalizar rápidamente el software en función de sus necesidades para que pueda empezar a obtener un beneficio adicional sin costes de desarrollo.

Ofrecemos:

  • Una solución lista para usar
  • Soporte técnico y experto completo
  • Un panel de administración para facilitar la gestión de clientes
  • Personalización flexible
  • Transferencia a su propio dominio, etc.
marca blanca para productores de alimentos

API

Nuestra API hace que los datos y análisis agrícolas sean más accesibles para las empresas productoras de alimentos que utilizan software de agricultura de precisión. En lugar de tener que usar varias soluciones, puede disponer de toda la información relevante del campo en un solo lugar para agilizar las operaciones agrícolas, mejorando su precisión y garantizando una comunicación clara entre los trabajadores, sin gastar tiempo y dinero adicionales en la gestión de nuevas herramientas.

Disfrute de un acceso rápido y sencillo mediante nuestra API a los datos brutos y procesados y a análisis de teledetección para hacer frente a cualquier problema en la producción de alimentos:

  • Imágenes de satélite
  • Datos meteorológicos
  • Análisis de datos
api para la producción de alimentos
Casos de uso

Historias Reales De Éxito

Productor De Mijo De Brasil

Problema:

Reducir los costes de fertilización, que constituye uno de los mayores gastos de la producción de alimentos durante todo el año

Solución:

Para lograr una producción de mijo más rentable, se utilizó una combinación de teledetección e imágenes de satélite. Mediante la monitorización de numerosos campos con imágenes de satélite NDVI actualizadas con frecuencia y la aplicación de tasa variable de fertilizante utilizando la función de mapas VRA, nuestro cliente brasileño consiguió reducir los gastos anuales en fertilizantes en un 19%.

mijo antes y después de la fertilización
Nivel de vegetación del mijo antes y después de la fertilización (27 de febrero de 2022 - 29 de marzo de 2022)
Función de mapas VRA para mijo
Función de mapas VRA. Permite distinguir entre las zonas con menor productividad, que pueden beneficiarse de una mayor cantidad de insumos, y las zonas con mayor productividad, que requieren menos fertilizante, para evitar insumos innecesarios y costosos.

Empresa agrícola internacional

Problema:

Lograr un cultivo sostenible de arroz en condiciones meteorológicas impredecibles

El arroz es vulnerable al estrés meteorológico provocado por sequías, fuertes lluvias o temperaturas extremas, y tiene un periodo de maduración fijo de 105-120 días. Todos estos factores combinados obligan a los agricultores a estar atentos a cualquier posible riesgo, detectarlo a tiempo y solventarlo, sea una enfermedad, un ataque de plagas o una carencia de nutrientes, para evitar pérdidas en la cosecha. Sólo con actualizaciones en tiempo casi real sobre el estado de los campos, los productores de arroz pueden encontrar el mejor momento para comprobar el rendimiento de sus cultivos de arroz y tomar medidas para mantener un crecimiento adecuado de las plantas.

Solución:

Acceso rápido a información obtenida por satélite para tomar mejores decisiones sobre el cultivo del arroz.

EOSDA Crop Monitoring es una fuente de datos que incluye las últimas actualizaciones e información histórica sobre los campos de cultivo, lo que mejora y acelera las decisiones respecto a la gestión de los cultivos. Con ayuda de la plataforma, las empresas productoras de alimentos pueden acceder a imágenes de satélite de los campos y otras herramientas, con las que extraer información en cuestión de minutos, pudiendo así mitigar o prevenir a tiempo problemas en la producción de arroz

NDVI para un campo de arroz
Imagen NDVI de un campo de arroz (1 de marzo de 2023 - 11 de marzo de 2023)

Del Monte Philippines

Problema:

Monitorización cómoda y rápida de los cultivos después de la siembra.

La monitorización de los campos solía ser una tarea que requería mucho tiempo: los trabajadores de nuestro cliente dependían exclusivamente de los drones y descargaban manualmente imágenes de satélite Sentinel y Landsat para su análisis.

Solución:

Gracias a EOSDA Crop Monitoring, el equipo de nuestro cliente puede gestionar todas las tareas de análisis de datos geoespaciales en una sola plataforma.

Del Monte Philippines ha implantado nuestra solución para monitorizar a distancia sus plantaciones de piña, además de la costosa y lenta monitorización con drones. EOSDA Crop Monitoring también proporciona datos meteorológicos y análisis de vegetación mediante teledetección (imágenes NDVI y NDRE), como datos de entrada para sus modelos de predicción.

NDRE de un campo de piña
Imagen NDRE de una plantación de piñas
NDVI de un campo de piña
Imagen NDVI de una plantación de piñas