Informes agroclimáticos para controlar cultivos a nivel regional
Los informes agroclimáticos de EOSDA combinan datos satelitales y climáticos con modelos avanzados para ofrecer análisis precisos sobre el estado de los cultivos a nivel regional, así como una previsión del rendimiento. Las simulaciones WOFOST integradas con el aprendizaje automático garantizan una toma de decisiones eficaz y basada en datos.
- Información mensual sobre los cultivos y el clima.
- Conjuntos de datos meteorológicos NASA POWER e imágenes MODIS.
- Informes personalizables y listos para ser usados en la toma de decisiones.
Ventajas
Planificación empresarial y de políticas
- Planificación de la producción y el abastecimiento
- Optimización de la cadena de suministro
- Análisis de mercado e inteligencia agrícola
- Creación de políticas y cumplimiento de la normativa: Informes sobre el uso del suelo y la producción agrícola
Productividad y resiliencia sobre el terreno
- Supervisión agrícola y seguridad alimentaria: Apoyo a la evaluación del riesgo y al análisis de la seguridad alimentaria
- Planificación del uso del suelo y gestión sostenible de los recursos
- Análisis del estado de los cultivos e información sobre los riesgos para el rendimiento
- Información para mejorar el control de enfermedades y plagas
Enfoque y metodología
Modelo: Los procesos automatizados preparan los conjuntos de datos satelitales y climáticos. Se aplican modelos WOFOST y de aprendizaje automático para analizar parámetros biofísicos y predecir el rendimiento.
Datos climáticos: Se utilizan conjuntos de datos NASA POWER, que incluyen temperaturas mínimas y máximas, radiación solar, precipitaciones, velocidad del viento y humedad del aire.
Datos satelitales: Se incorporan imágenes satelitales MODIS para el análisis a escala regional.
Resolución: La resolución espacial oscila entre 300 metros y 10 km, dependiendo de la capa de datos, lo que es suficiente para el análisis regional. Los parámetros biofísicos y las predicciones de rendimiento se proporcionan por unidad administrativa (región, distrito, etc.).
Limitaciones: La precisión puede ser menor para cultivos específicos, como café, cacao, cultivos arbustivos y arbóreos u otras variedades exóticas en regiones sin estadísticas oficiales fiables sobre el rendimiento.
WOFOST (WOrld FOod STudies) es un modelo de simulación mecánica que se utiliza para analizar el crecimiento y el rendimiento de los cultivos. Explica cómo procesos como la fotosíntesis y la respiración interactúan con las condiciones ambientales. Con WOFOST, es posible estimar la producción potencial de los cultivos, la biomasa y el uso del agua para suelos, tipos de cultivos, datos meteorológicos y prácticas de gestión específicos.
Nuestras predicciones de rendimiento se basan en un modelo de aprendizaje automático que combina datos satelitales, variables meteorológicas y del terreno, estadísticas históricas de rendimiento y resultados del modelo biofísico WOFOST. La incorporación de los resultados de WOFOST hace que las predicciones finales sean más precisas y fiables.
Resultados y formatos previstos en el proyecto
Informe en formato PDF o DOCX con las siguientes secciones clave:
- Resumen de las condiciones agrometeorológicas a nivel regional
- Análisis de las condiciones de crecimiento de los cultivos a nivel regional
- Predicción del rendimiento de los cultivos clave a nivel regional
- Frecuencia del informe: mensual durante la temporada de cultivo, con entre 2 y 5 informes por temporada
Personalización disponible: el contenido y las secciones incluidas se pueden adaptar para satisfacer los requisitos específicos del cliente.
Datos necesarios
Datos que debe proporcionar el cliente
- Área de interés: Todo el país o regiones específicas, con el nivel de detalle requerido (regiones, distritos, etc.)
- Calendario de cultivo (si está disponible, para seleccionar el período de análisis óptimo)
Datos preparados por EOSDA
- Imágenes satelitales
- Datos históricos de rendimiento
- Datos climáticos
- Otras capas de datos (suelo, fenología, etc.)
Etapas estándar de un proyecto
Duración del proyecto: De 3 a 5 meses (temporada de vegetación) con entrega de informes mensuales.
Análisis de la vegetación: Investigar las características de la vegetación para el AOI y evaluar las fuentes de datos disponibles.
Adquisición de datos: Búsqueda, descarga y preprocesamiento de datos satelitales, climáticos e históricos de rendimiento.
Modelización y monitorización: Ejecución y apoyo a los modelos de predicción de rendimiento, incluido el cálculo de parámetros derivados.
Verificación y resultado final: Validación del resultado y preparación de los productos solicitados por el cliente.