EOSDA A Obtenu Un Brevet Pour Les Cartes De Rendement

Pour maintenir une production agricole durable tout en assurant la sécurité alimentaire, il est essentiel de disposer d’outils d’agriculture de précision adaptés à diverses plateformes. La fragmentation, l’absence de normes en matière d’architecture de données et le manque d’interopérabilité entre les différentes plateformes pourraient entraver la capacité des producteurs à atteindre ces objectifs ^{Fiocco, D., Garcia de la Serrana Lozano, M., & Sharifi, H. (2023, February 7). Agtech: Breaking down the farmer adoption dilemma. McKinsey.}. C’est pourquoi les sociétés technologiques élargissent de plus en plus leurs offres dans le domaine d’infrastructures du logiciel et du matériel qui garantissent la croissance plus rapide sans consommation supplémentaire des ressources.

Les cartes de productivité proposées par EOS Data Analytics fournissent une estimation visualisée des tendances de la végétation dans une certaine zone géographique sur une période donnée. L’objectif de ces cartes est d’évaluer à distance le niveau de productivité du sol d’une certaine zone de champ (sur la base des schémas de végétation). L’algorithme côté serveur fonctionne dans un environnement web et prend jusqu’à une minute pour fournir la carte de productivité. L’infrastructure du serveur, ainsi que l’architecture logicielle et la logique mathématique de l’algorithme, sont protégées par le brevet.

Nous nous engageons à répondre aux besoins croissants des entreprises agricoles et des producteurs individuels. Notre algorithme de création des cartes de productivité des sols et de rendement des cultures effectue des calculs complexes en quelques secondes, indépendamment des caractéristiques techniques de l’appareil terminal. En principe, nous sommes en mesure de fournir des analyses de données satellitaires à tous les utilisateurs, connectés à n’importe quel type de réseau, que ce soit via un vieil ordinateur avec un câble Ethernet au bureau ou à l’aide d’un smartphone ou d’équipements agricoles de nouvelle génération dotés de leur propre logiciel de semis différencié.

Aleksey Kryvobok

Expert Scientifique en Chef d’EOS Data Analytics

Pour chaque requête individuelle, l’algorithme sélectionne les images satellites les plus pertinentes, élimine automatiquement les éléments indésirables tels que les nuages, soumet les pixels à des algorithmes d’indexation de la végétation, les classe en fonction de leur valeur, puis les intègre dans une carte.

Une partie de notre innovation réside dans le fait que nous avons breveté non seulement l’avancée scientifique, mais aussi le modèle d’architecture technique. Nous avons observé que l’agrotechnologie actuelle fonctionne de manière isolée. Il manque une infrastructure viable, tandis que la plupart des solutions logicielles sont cryptées et difficiles à mettre en pratique, sans parler de l’incapacité à mesurer le retour sur investissement. Notre algorithme présente une formule élégante qui fonctionne avec de multiples interfaces et repose sur le principe fondamental de la productivité des champs. Il peut être appliqué aux modèles locaux, formant ainsi la base solide pour de nombreuses opportunités dans l’agriculture.

Aleksey Kryvobok

Expert Scientifique en Chef d’EOS Data Analytics

Dans les prochaines versions d’EOSDA Crop Monitoring, la technologie brevetée sera enrichie de nouvelles fonctionnalités qui aideront les agriculteurs à prendre des décisions fondées sur des données, comme la possibilité d’ajouter différentes couches analytiques les unes aux autres pour une compréhension encore plus précise des caractéristiques uniques du champ. En outre, l’algorithme breveté est très souple et peut être utilisé comme la base pour des projets personnalisés dans le cas d’ajout d’autres ensembles de données afin d’accroître la précision.

Ces données seront disponibles dans un format multiplateforme, connectant sans effort différents environnements logiciels et matériels, ce qui réduira les erreurs humaines et élèvera les pratiques agricoles à un tout autre niveau. Par exemple, après avoir téléchargé la carte de productivité, les agriculteurs seront en mesure d’effectuer un échantillonnage précis du sol, le semis à taux variable et une application d’engrais potassium-phosphore. L’amélioration des pratiques d’agriculture de précision de cette manière pourrait conduire à une augmentation de la rentabilité, à une atténuation des risques environnementaux et à un renforcement de la responsabilité sociale.