indices de végétation pour surveiller la croissance des cultures
  • Agtech

Indices De Végétation Pour L’Agriculture Numérique

L’indice de végétation est un paramètre important de l’analyse du développement des cultures. Parmi les nombreux avantages des indices de végétation en télédétection, la précision des données et le contrôle à distance sont les principaux moteurs de l’adoption de la technologie.

Les avancées des capteurs permettent aux satellites d’observation de la Terre de collecter constamment de nouvelles données pour alimenter les recherches et améliorer l’analyse existante en télédétection. En adoptant les dernières innovations en matière d’indices de végétation, les entreprises disposant déjà d’un logiciel basé sur cet indice, ainsi que celles qui envisagent de lancer de nouveaux produits, peuvent considérablement augmenter la demande pour leurs produits liés à l’agriculture.

Indice de végétation pour l’agriculture dans les solutions numériques

L’intégration d’analyses satellitaires peut augmenter la valeur actuelle des applications agricoles, ainsi que résoudre certains problèmes actuels. En particulier, en incorporant des indices de végétation dans leurs produits, les fournisseurs de logiciels peuvent profiter des avantages suivants :

  • disponibilité d’analyses de haut niveau;
  • possibilité d’élargir leur service;
  • accès à différentes sources d’images en un seul endroit ;
  • réduction des dépenses internes ;
  • valeur ajoutée de leurs produits.

Les nombreux avantages des indices de végétation en télédétection contribuent également à améliorer l’expérience du client. L’imagerie satellitaire par rapport aux autres données aériennes permet :

  • réduire les coûts d’exploitation des drones, de traitement des données et d’interprétation ;
  • couvrir plus grands territoires par rapport à l’imagerie aérienne ;
  • réduire les dépenses d’inspection du champ : les observations supplémentaires effectués par véhicule aérien sans pilote sont plus coûteuses que les visites satellites régulières ;
  • obtenir des analyses de données dans un délai plus court dans un format préféré ;
  • surveiller les champs malgré des rafales de vent.

En utilisant des images satellites, les fournisseurs de logiciels agricoles peuvent augmenter considérablement leur pool de données aériennes tout en économisant du temps et des ressources, tandis que les utilisateurs finaux peuvent accéder plus rapidement à plus de données. Les indices de végétation en télédétection sont ainsi utiles pour une analyse à distance de haut niveau de l’état des cultures. En cas de problème, les agriculteurs peuvent se concentrer uniquement sur les zones repérées au lieu de devoir inspecter l’ensemble du champ.

Indices de végétation de base et Marque Blanche

Une solution d’analyse standard d’EOSDA Crop Monitoring comprend les indices NDVI, ReCI, NDRE et MSAVI, parmi les nombreuses autres possibilités sur demande.

Tous les indices de végétation par défaut sont également inclus dans marque blanche. En outre, notre produit en marque blanche comprend également une gamme étendue d’autres données telles que l’humidité du sol, les analyses météorologiques et l’ensemble des fonctionnalités standard d’EOSDA Crop Monitoring.

Nous offrons à nos clients en marque blanche la possibilité d’héberger la plateforme sur leur propre domaine et d’utiliser les données sous leur propre logo et leur marque. EOSDA se charge du lancement complet des produits en marque blanche et assure le support technique, y compris l’expertise de l’entreprise en matière d’analyse des indices de végétation par satellite.

La solution en marque blanche est idéale pour les clients qui manquent de ressources pour développer ou lancer leur propre produit. Dans ce cas, l’équipe EOSDA prendra en charge toutes les étapes du processus, ce qui permettra d’obtenir une solution clé en main prête à l’emploi, offrant des opportunités de mise à l’échelle.

EOSDA Crop Monitoring

Accédez aux images satellites de haute résolution pour assurer une gestion efficace des champs !

Indice de végétation par différence normalisée (NDVI)

Parmi les différents indices de végétation couramment utilisés pour évaluer la végétation, l’indice NDVI est particulièrement approprié pour suivre l’évolution des cultures car il permet de mesurer la biomasse photosynthétiquement active des plantes. Néanmoins, il est important de noter que l’indice de végétation NDVI peut être influencé par la luminosité du sol et les effets atmosphériques, ce qui peut fausser les résultats. Heureusement, il existe d’autres indices tels que l’EVI, le SAVI, l’ARVI, le GCL ou le SIPI, qui atténuent ces effets indésirables et offrent une meilleure précision dans l’évaluation de la végétation.

Formule : NDVI = (NIR – ROUGE) / (NIR + ROUGE)

Points clés : NDVI est l’indice de végétation le plus largement utilisé en télédétection. L’indice peut être appliqué pendant toute la saison de production agricole, à l’exception des situations où la couverture végétale est extrêmement réduite, ce qui se traduit par une réflectance spectrale trop faible.

Quand l’utiliser : Les valeurs de l’indice de végétation NDVI sont les plus précises pendant la saison agricole, notamment lors du stade de croissance active de la culture.

Indice de Végétation Chlorophylle Red-Edge (RECl)

L’indice de végétation ReCI réagit à la quantité de chlorophylle présente dans les feuilles, laquelle est influencée par la disponibilité en azote. L’indice de végétation ReCI permet ainsi de mesurer l’activité photosynthétique de la végétation.

Formule : ReCI = (NIR / RED) – 1

Points clés : Étant donné que la teneur en chlorophylle dépend directement du niveau d’azote dans les plantes, responsable de leur “verdure”, cet indice de végétation en télédétection permet de détecter les zones présentant des feuilles jaunes ou tombantes.

Quand l’utiliser : Les valeurs de l’indice ReCI sont les plus utiles lors de la phase de développement végétatif actif, mais ne conviennent pas à la saison de récolte.

Indice modifié de végétation ajusté au sol (MSAVI)

L’indice de végétation MSAVI est spécifiquement conçu pour atténuer les effets du sol sur les résultats de surveillance des cultures reçus par EOSDA Crop Monitoring. Ainsi, cet indice est utilisé lorsque l’indice de végétation NDVI ne peut pas fournir des valeurs précises, en particulier dans les situations où il y a une forte proportion de sol nu, une végétation clairsemée ou une faible concentration de chlorophylle dans les plantes.

Formule : MSAVI = (2 * Bande 4 + 1 – sqrt ((2 * Bande 4 + 1)2 – 8 * (Bande 4 – Bande 3))) / 2

Points clés : Étant donné que l’indice de végétation MSAVI est calibré pour tenir compte des influences du sol et qu’il est sensible à la végétation naissante dans le champ, cet indice reste opérationnel même lorsque le sol est à peine recouvert par les cultures.

Quand l’utiliser : L’indice MSAVI présente une utilité précieuse dès le début de la saison de production agricole, lorsque les semis commencent à prendre racine.

Indices de végétation disponibles via API

Si un client possède déjà ses propres ressources et n’a pas besoin d’une solution clé en main, il peut toujours améliorer son produit en utilisant l’API. L’accès aux indices de végétation via l’API n’est pas limité aux quatre indices de végétation par défaut disponibles sur EOSDA Crop Monitoring. En fait, il comprend un ensemble complet d’indices tels que GNDVI, NDWI, EVI, SIPI, GCI, NDSI, VARI, LAI, NBR, ISTACK, SAVI, OSAVI, ARVI ainsi que tout autre indice de végétation personnalisé.

Indice de végétation par différence normalisée verte (GNDVI)

L’indice de végétation GNDVI est une adaptation du NDVI qui utilise également le proche infrarouge, mais il remplace la bande verte visible par la bande rouge visible (540 à 570 nm).

Formule : GNDVI = (NIR – ROUGE) / (NIR + ROUGE)

Points clés : L’indice de végétation GNDVI mesure la teneur en chlorophylle avec une précision supérieure par rapport au NDVI.

Quand l’utiliser : L’indice GNDVI est utilisé pour détecter les cultures flétries ou vieillissantes, pour mesurer la teneur en azote des feuilles lorsque l’on ne dispose pas d’une bande rouge extrême, pour surveiller la végétation avec des couverts denses ou à des stades de maturité avancés.

Indice de teneur en eau par différence normalisé (NDWI)

L’indice de végétation NDWI a été développé initialement avec le but de délimiter les masses d’eau libres et d’évaluer leur turbidité en réduisant la réflectance provenant du sol et de la végétation terrestre. L’indice de végétation NDWI est calculé en utilisant une combinaison de bandes proche infrarouge et visible.

Formule : NDWI = (VERT – NIR) / (VERT + NIR)

Points clés : L’indice de végétation NDWI est souvent confondu avec l’indice NDMI (indice d’humidité par différence normalisé). L’indice NDWI utilise les canaux SWIR (infrarouge à ondes courtes) et NIR (proche infrarouge). La réflectance NIR permet d’analyser la teneur en matière sèche du feuillage végétal et la structure interne des feuilles, tandis que la réflectance SWIR permet d’évaluer les changements dans la teneur en eau des plantes et la structure du mésophylle. En combinant les bandes NIR et SWIR, on obtient une meilleure estimation de la teneur en eau de la plante, car la présence d’eau dans la structure interne de la feuille influence la réflectance spectrale dans la région SWIR.

Quand l’utiliser : L’indice de végétation NDWI est utilisé pour la détection des terres agricoles inondées ; répartition des inondations sur le champ ; détection des terres agricoles irriguées ; répartition des zones humides.

Indice de végétation ajusté au sol (SAVI)

L’indice de végétation SAVI a été développé pour réduire l’impact de la luminosité du sol. Son créateur, Huete, a introduit un facteur d’ajustement du sol (L) dans l’équation de l’indice NDVI afin de corriger les effets indésirables dus au bruit du sol (couleur du sol, humidité du sol, variabilité du sol entre les régions, etc.) qui peuvent affecter les résultats.

Formule : SAVI = ((NIR – ROUGE) / (NIR + ROUGE + L)) * (1 + L)

Points clés : La valeur L varie de -1 à +1 en fonction de la densité de végétation verte dans la zone étudiée. Dans les zones avec une végétation verte dense, L = 0, ce qui signifie que le SAVI est équivalent au NDVI. En revanche, dans les zones à faible densité de végétation verte, L = 1. Dans la plupart des cas, la valeur L est fixée à 0,5 pour s’adapter à la plupart des couvertures terrestres .

Quand l’utiliser : L’indice de végétation SAVI est un outil précieux pour l’analyse des cultures jeunes et des régions arides avec une végétation clairsemée et des surfaces de sol exposées.

exemple de l'indice de végétation SAVI
Indice SAVI calculé de pivots d’irrigation en Arabie Saoudite à l’aide d’une image Sentinel 2.

Indice de végétation ajusté au sol optimisé (OSAVI)

L’indice de végétation OSAVI est une variation de l’indice SAVI qui utilise également la réflectance dans les bandes NIR (proche infrarouge) et rouge. La différence entre ces deux indices réside dans le fait que l’indice de végétation OSAVI intègre une valeur standard du facteur d’ajustement du fond de canopée (0,16).

Formule : OSAVI = (NIR – ROUGE) / (NIR + ROUGE + 0.16)

Points clés : L’ajustement effectué dans l’indice OSAVI permet une plus grande variation du signal provenant du sol par rapport à l’indice de végétation SAVI lorsque la couverture de la canopée est faible. En d’autres termes, l’indice de végétation OSAVI est plus sensible aux variations du sol dans les régions où la végétation est moins dense. Cependant, lorsque la couverture végétale dépasse 50%, l’indice OSAVI montre une meilleure sensibilité par rapport au SAVI.

Quand l’utiliser : L’indice de végétation OSAVI est utilisé pour surveiller les zones présentant une faible densité de végétation, comprenant des zones de sol nu qui sont visibles à travers la canopée végétale.

Indice de végétation résistante à l’atmosphère (ARVI)

Il s’agit du premier indice de végétation conçu pour être relativement insensible aux facteurs atmosphériques tels que les aérosols. La formule de l’indice, développée par Kaufman et Tanré, corrige l’indice de végétation NDVI en atténuant les effets de diffusion atmosphérique. Cela est réalisé en doublant les mesures du spectre rouge et en ajoutant des longueurs d’onde bleues, comme le montre la formule.

Formule : ARVI = (NIR – (2 * ROUGE) + BLEU) / (NIR + (2 * ROUGE) + BLEU)

Points clés : Comparé à d’autres indices, l’indice de végétation ARVI présente également une plus faible sensibilité aux effets de relief. Cela en fait un outil particulièrement utile pour surveiller les régions montagneuses tropicales qui sont souvent couvertes de suie causée par l’agriculture sur brûlis.

Quand l’utiliser : L’indice de végétation ARVI est couramment utilisé dans les régions présentant une forte teneur en aérosols atmosphériques tels que la poussière, pollution de l’air, la pluie, le brouillard ou la fumée.

Indice de végétation amélioré (EVI)

L’indice de végétation EVI a été développé par Liu et Huete pour corriger les effets du bruit atmosphérique et du sol présents dans les résultats de l’indice de végétation NDVI, en particulier dans les zones de végétation dense, tout en atténuant la saturation dans la plupart des cas. L’indice EVI présente une plage de valeurs allant de -1 à +1, et pour une végétation saine, les valeurs se situent généralement entre 0,2 et 0,8.

Formule : EVI = 2.5 * ((NIR – ROUGE) / ((NIR) + (C1 * ROUGE) – (C2 * BLEU) + L))

Points clés : L’indice de végétation EVI comprend les coefficients C1 et C2, qui sont utilisés pour corriger la diffusion des aérosols dans l’atmosphère, ainsi que le coefficient L pour ajuster le fond du sol et de la canopée. Les débutants en analyse SIG peuvent trouver déconcertant de déterminer les valeurs appropriées et la méthode de calcul de l’indice de végétation EVI pour différentes données satellitaires. Pour le capteur MODIS de la NASA, pour lequel l’indice de végétation EVI a été développé, les valeurs traditionnelles sont C1 = 6, C2 = 7,5 et L = 1.

Si vous vous demandez comment obtenir l’indice de végétation amélioré en utilisant les données des satellites Sentinel-2 ou Landsat 8, vous pouvez utiliser les mêmes valeurs de coefficients ou simplement utiliser EOSDA Crop Monitoring, qui permet directement de télécharger les résultats.

Quand l’utiliser : L’indice de végétation EVI est utilisé pour analyser les zones de la Terre présentant de grandes quantités de chlorophylle, telles que les forêts tropicales. Il est préférable d’utiliser l’indice de végétation EVI dans des régions à faible relief, évitant ainsi les effets topographiques minimales, notamment les zones montagneuses.

Indice visible de résistance à l’atmosphère (VARI)

L’indice de végétation VARI est particulièrement adapté aux images RVB ou couleur, car il utilise l’ensemble du spectre visible du spectre électromagnétique, incluant les bandes de couleur rouge, verte et bleue. Son objectif principal est de mettre en valeur la végétation dans des conditions atmosphériques difficiles, tout en atténuant les variations d’éclairage. L’indice de végétation VARI peut être utilisé avec différents capteurs des satellites suivants: Sentinel-2, Landsat-8, GeoEye-1, Pleiades-1, Quickbird et IKONOS.

Formule : VARI = (VERT – ROUGE) / (VERT + ROUGE – BLEU)

Points clés : En raison de sa faible sensibilité à l’impact atmosphérique, l’indice de végétation VARI présente une erreur inférieure à 10 % lorsqu’il est utilisé pour surveiller la végétation dans des conditions de variations d’épaisseur atmosphérique.

Quand l’utiliser : L’indice de végétation VARI est utilisé pour évaluer l’état des cultures lorsqu’une sensibilité minimale aux effets atmosphériques est nécessaire. Cet indice permet de prendre en compte les variations atmosphériques et de fournir une évaluation plus précise de la santé des cultures.

Indice de surface foliaire (LAI)

L’indice de végétation LAI est spécialement conçu pour analyser la couverture foliaire de notre planète en estimant la quantité de feuillage dans une région spécifique. Il s’agit d’une mesure sans unité calculée en prenant le rapport de la surface de feuillage unilatérale (exposée à la lumière) à la surface du sol qu’elle recouvre. Cet indice de végétation revêt une grande importance pour la surveillance de la santé des cultures, des forêts, de l’environnement et des conditions climatiques. L’indice de végétation LAI est évolutif, ce qui signifie qu’il peut être utilisé pour évaluer la surface foliaire d’une plante individuelle, d’une ou plusieurs cultures dans un champ, ou de toute une région.

Formule : LAI = surface foliaire (m2) / surface du sol (m2)

Points clés : L’indice de végétation foliaire LAI en télédétection a été développé spécifiquement pour le capteur MODIS de la NASA afin d’améliorer les données de l’indice NDVI. Contrairement au NDVI, l’indice LAI tient compte des caractéristiques topographiques et les bandes spectrales utilisées pour son calcul sont soumises à une correction atmosphérique.

Lorsque l’indice de végétation LAI a une valeur de 3, cela signifie que les feuilles peuvent couvrir trois fois la surface de la zone étudiée. Les valeurs de l’indice LAI sont généralement considérées comme élevées lorsqu’elles se situent entre 0 et 3,5. Cependant, il convient de noter que les valeurs de l’indice de végétation LAI peuvent être saturées par la présence de nuages ou d’objets lumineux, ce qui nécessite leur masquage pour garantir l’exactitude des données.

Quand l’utiliser : L’indice de végétation LAI peut être utilisé pendant l’évaluation de la santé de la végétation, comme des données d’entrée dans un modèle de prévision de la productivité.

Indice de Brûlure Normalisé (NBR)

L’indice de végétation NBR est utilisé pour mettre en évidence les zones brûlées après un incendie. L’équation de l’indice de végétation NBR est basée sur des mesures dans les longueurs d’onde du proche infrarouge (NIR) et de l’infrarouge à ondes courtes (SWIR). Dans une végétation saine, le spectre NIR présente une réflectance élevée, tandis que les zones récemment brûlées se distinguent par une réflectance élevée dans le spectre SWIR.

Le calcul de cet indice se fait à partir d’une image raster contenant des bandes NIR et SWIR, telles que celles provenant des capteurs Landsat-7, Landsat-8 ou MODIS. Les valeurs de l’indice NBR varient entre +1 et -1.

Formule : NBR = (NIR – SWIR) / (NIR + SWIR)

Points clés : Au cours des dernières années, l’indice de végétation NBR est utilisé pour évaluer les zones touchées par les incendies est devenu particulièrement important. Cela est dû à l’augmentation significative des incendies de forêt causés par des conditions météorologiques extrêmes, entraînant la destruction de la biomasse forestière.

Quand l’utiliser : Dans les domaines de l’agriculture et de la foresterie, l’utilisation courante de l’indice de végétation NBR comprend la détection des incendies de forêt en cours, l’analyse de l’intensité des brûlages et la surveillance de la reprise de la végétation après les incendies.

Indice de pigmentation insensible à la structure (SIPI)

L’indice de végétation SIPI est particulièrement adapté à l’analyse des zones végétales présentant une structure de canopée variable. L’indice de végétation SIPI estime le rapport entre les caroténoïdes et la chlorophylle, où une augmentation de la valeur indique un stress végétal. Cet indice est utile pour évaluer la santé et la vigueur des plantes dans des environnements où la structure de la canopée varie.

Formule : SIPI = (NIR – BLEU) / (NIR – ROUGE)

Points clés : L’augmentation des valeurs de l’indice de végétation SIPI (caroténoïdes élevés et faible teneur en chlorophylle) peut signifier une maladie des cultures, induisant souvent une perte de chlorophylle dans la végétation.

Quand l’utiliser : L’indice de végétation SIPI est utilisé pour surveiller la santé des plantes dans les zones à forte variabilité de la structure de la canopée ou de l’indice de végétation LAI, pour identifier les premiers signes de maladies des cultures ou d’autres causes de stress.

Indice de chlorophylle verte (GCI)

En télédétection, l’indice de végétation GCI est utilisé pour estimer la concentration en chlorophylle dans les feuilles de différentes espèces végétales. La concentration en chlorophylle est un indicateur de l’état physiologique de la végétation : elle diminue dans les plantes soumises à des stress et peut donc être utilisée comme la mesure de la santé des plantes. Ainsi, l’indice de végétation GCI permet d’évaluer la vigueur et la santé de la végétation en se basant sur la quantité de chlorophylle présente dans les feuilles.

Formule : GCI = NIR / VERT – 1

Points clés : Pour obtenir une prédiction plus précise de la quantité de chlorophylle, l’indice de végétation GCI est souvent utilisé en combinaison avec des capteurs satellites dotés de bandes larges dans les longueurs d’onde du proche infrarouge (NIR) et du vert. Cette combinaison de bandes spectrales permet une meilleure estimation de la teneur en chlorophylle, améliorant ainsi la capacité à évaluer la santé de la végétation.

Quand l’utiliser : On utilise l’indice de végétation GCI pour surveiller l’impact de la saisonnalité, des stress environnementaux ou des pesticides sur la santé de la végétation.

Indice de neige par différence normalisée (NDSI)

L’indice de végétation NDSI est utilisé pour détecter la présence de couverture neigeuse en utilisant des combinaisons de bandes vertes visibles (VIS) et du proche infrarouge (SWIR ou NIR). Le choix de ces bandes est basé sur la réflectance élevée de la neige dans le SWIR et la faible réflectance dans le VIS, tandis que les nuages ont une réflectance élevée dans ces régions spectrales. Cette caractéristique permet de distinguer les nuages de la neige. La présence de neige est évaluée en calculant le rapport de la différence de réflectance entre les bandes VIS et SWIR.

Formule : NDSI = (VERT – SWIR1) / (VERT + SWIR1)

Points clés : L’indice de végétation NDSI est comparable au Couverture de neige fractionnaire (FSC) dans sa capacité à détecter la présence de neige. Cependant, l’indice de végétation NDSI offre une précision supérieure par rapport au FSC, fournissant ainsi des données plus détaillées et plus fiables pour l’analyse de la couverture neigeuse.

Quand l’utiliser : L’indice de végétation NDSI peut être utilisé dans la cartographie de la neige, pour différencier la neige des nuages.

Pile d’indices ISTACK

Il s’agit de la combinaison de trois indices (NDVI, NDWI et NDSI) pour créer un empilement d’images. Dans cet empilement d’images fusionnées, chaque élément du paysage est représenté par une couleur spécifique conventionnelle :

  • la végétation est verte;
  • la terre, les rochers, le sol nu est en bleu ;
  • la neige, les nuages, la glace et l’eau sont tous représentés par des teintes violettes.

Formule : C’est une combinaison des indices de végétation NDSI, NDVI et NDWI et la formule utilisée dépend du satellite à partir duquel les données sont dérivées.

Points clés : La pile d’indices permet une distinction automatique des différentes caractéristiques du paysage, ce qui facilite la classification des images et l’analyse quantitative à l’aide des valeurs d’indice. En combinant divers indices de végétation, on peut augmenter considérablement le potentiel de ce type d’analyse. Cependant, un inconvénient de l’ISTACK est la difficulté de séparation des teintes similaires entre la neige, les nuages, la glace et l’eau. Cela peut rendre la distinction entre ces éléments plus complexe.

Quand l’utiliser : La combinaison des indices NDVI, NDWI et NDSI permet une différenciation automatique des diverses caractéristiques du paysage. Cette approche est utilisée pour générer une pile d’images à partir des données des satellites Landsat-4, Landsat-5, Landsat-7, Sentinel-2 et MODIS. Cette pile d’images permet une analyse approfondie et détaillée des différentes composantes du paysage, fournissant ainsi des informations précieuses pour la surveillance et l’étude de l’environnement.

Indices de végétation personnalisés

Les fonctionnalités d’EOSDA Crop Monitoring vont bien au-delà des indices mentionnés ci-dessus, disponibles par défaut ou sur demande. Nous avons la capacité d’adapter les indices de végétation spécifiquement à vos besoins. Par exemple, nous pouvons modifier la palette de l’indice de végétation NDVI ou la personnaliser pour une culture spécifique telle que “NDVI Légumineuses” et “NDVI Coton” ou toute autre culture cultivée.

Une solution personnalisée est un choix idéal pour les clients qui :

  • ont besoins spécifiques en matière d’indices de végétation pour une culture particulière ;
  • souhaitent obtenir des informations plus détaillées et précises sur la santé de leurs cultures ;
  • recherchent une solution sur mesure adaptée à leur environnement agricole spécifique ;
  • ont besoin d’une analyse avancée pour surveiller et optimiser leurs pratiques agricoles.

cherchent à exploiter pleinement le potentiel des données de télédétection pour améliorer leur prise de décision et leur rendement agricole.
Chez EOSDA Crop Monitoring, nous sommes prêts à répondre à ces besoins spécifiques et à fournir des solutions personnalisées pour nos clients.

La liste des fonctionnalités accessibles via notre API dépasse largement les indices de végétation mentionnés précédemment. Elle comprend des analyses météorologiques, des images satellites, la détection des limites de champ, l’humidité du sol et bien d’autres fonctionnalités utiles. Si vous souhaitez obtenir des informations détaillées sur la façon d’obtenir une solution personnalisée, veuillez contacter notre service commercial à l’adresse suivante : sales@eosda.com. Ils seront ravis de vous fournir toutes les informations dont vous avez besoin.

Explorez de nouvelles opportunités commerciales avec EOSDA Crop Monitoring

Parmi plus d’une centaine d’indices de végétation différents, les logiciels agricoles devraient inclure une pile étendue des indices les plus pertinents qui seront faciles à utiliser en un seul endroit. EOSDA fournit les analyses nécessaires pour s’intégrer dans les logiciels agricoles existants et futurs.

Découvrez les solutions agricoles offertes par EOSDA aux entreprises informatiques et aux développeurs. Notre équipe commerciale vous guidera vers l’option idéale pour répondre à vos besoins ou à ceux de vos clients. Que vous utilisiez notre produit via une API, en marque blanche ou avec des solutions personnalisées, vous bénéficierez de données précises et fiables obtenues grâce à des technologies avancées de télédétection et satellitaires.

Grâce à son expertise approfondie et la vaste expérience, EOSDA a fidélisé de nombreux clients satisfaits en fournissant des analyses précises à l’échelle mondiale. Contactez notre équipe commerciale à l’adresse sales@eosda.com pour obtenir plus de détails et découvrir les possibilités d’application de la télédétection dans votre domaine.

Avez-vous aimé cet article?
Merci pour votre retour!

À propos de l'auteur:

Kateryna Sergieieva Scientifique principal dans EOS Data Analytics

Kateryna Serguieieva est titulaire d'un doctorat en technologies de l'information et possède 15 ans d'expérience en télédétection. Elle est Scientifique principale chez EOSDA, responsable du développement de technologies pour la surveillance par satellite et la détection des changements de caractéristiques de surface. Kateryna est l'auteure de plus de 60 publications scientifiques.

Derniers articles

FANCAMPO Mexico Utilise Télédétection À Assurer Récolte
  • Étude de cas

FANCAMPO Mexico Utilise Télédétection À Assurer Récolte

L'assurance agricole au Mexique passe à un niveau supérieur grâce au fonds FANCAMPO qui utilise l'analyse d'images satellitaires via EOSDA Crop Monitoring pour évaluer les demandes d’indemnisation.

Agriculture Régénératrice : Pratiques Pour La Santé Des Sols
  • Pratiques agricoles

Agriculture Régénératrice : Pratiques Pour La Santé Des Sols

Découvrez l'importance cruciale de l'agriculture régénératrice dans la restauration et la préservation des sols et comment l'adopter pour tirer les bénéfices pour votre entreprise et l'environnement.

Technologies Agricoles Et Méthodes Avancées D’Agriculture
  • Agtech

Technologies Agricoles Et Méthodes Avancées D’Agriculture

Les technologies agricoles augmentent la productivité tout en préservant l'environnement. Afin de rester compétitifs, les agriculteurs doivent rester informés des dernières évolutions technologiques.