Mais Formatos: Novidades Nas Soluções EOSDA
À medida que as expectativas e necessidades dos clientes da EOSDA evoluem, continuamos a criar novos recursos, melhorando ainda mais as soluções EOSDA.
Desta vez, a maioria das atualizações está relacionada à EOSDA Crop Monitoring, uma plataforma on-line de agricultura de precisão baseada em satélite para monitoramento de campo, e uma atualização essencial foi implementada no EOSDA Forest Monitoring, uma plataforma on-line baseada em satélite para o manejo florestal.
Em primeiro lugar, durante os últimos três meses, 38 novos tipos de culturas foram adicionados à plataforma, incluindo cranberry, hortelã-pimenta, azeitona e muito mais. E abaixo estão os cinco principais recursos adicionados pela equipe de produtos da EOS Data Analytics ultimamente para tornar o software ainda mais eficaz e fácil de usar.
Formato ISO-XML Para Zoneamento
Agora os usuários podem baixar mapas de vegetação e produtividade não só no formato SHP, mas também no formato ISO-XML. Esse recurso é útil para os clientes com terminais de máquinas que suportam ISO-XML que desejam que seus veículos realizem a aplicação de fertilizantes e sementes de taxa variável.
Formato ISO-XML Para O Gerenciador De Dados
Agora torna-se possível importar dados da máquina para a plataforma EOSDA Crop Monitoring no formato ISO-XML.
Se os terminais dos usuários suportam apenas ISO-XML, agora é possível visualizar os dados sobre as atividades que suas máquinas realizaram usando o recurso Data Manager no EOSDA Crop Monitoring. Na maioria das vezes, esse recurso pode ser usado para carregar mapas de rendimento do maquinário e monitorar o processo de colheita.
Nível De Detalhe Variável Para Mapas De Vegetação
Os usuários agora podem selecionar o nível de detalhe ao calcular um mapa de vegetação para a aplicação de taxa variável de fertilizantes nitrogenados.
Para obter maior precisão dos mapas de vegetação, recomenda-se que os usuários ajustem o nível de detalhe aos tamanhos dos seus campos: selecione alto detalhe para campos pequenos e detalhes mínimos ou médios para os grandes campos.
Zoneamento De Arquivos SHP Para John Deere, Amazon E Trimble
A aplicação de taxa variável de sementes e fertilizantes é conhecida como uma maneira eficaz de aumentar a produtividade dos campos a custos mais baixos. Por causa disso, os mapas de aplicativos de sementes e fertilizantes de taxa variável agora estão disponíveis para exportação como arquivos SHP compatíveis com John Deere, Amazone e Trimble.
JohnDeere, Amazone e Trimble são um dos principais fabricantes de máquinas agrícolas, e temos o prazer de anunciar que agora são compatíveis com o EOSDA Crop Monitoring. Ao exportar mapas de zoneamento da plataforma, os usuários podem melhorar a eficácia de suas máquinas e aumentar a produtividade de seus campos.
Tela Cheia No Modo De Monitoramento
Para fornecer uma visão mais clara dos índices de sensoriamento remoto, uma opção de tela cheia foi introduzida no modo de Monitoramento.
Para habilitá-lo, o usuário deve prosseguir para o modo de Monitoramento, selecionar o campo desejado e encontrar o ícone de tela cheia no canto inferior direito do mapa.
Monitoramento De Gases De Efeito Estufa
Esta nova funcionalidade apareceu na EOSDA Forest Monitoring.
Ao selecionar camadas, o usuário agora pode notar a nova categoria de Gases de Efeito Estufa e selecionar um dos quatro gases: monóxido de carbono, metano, ozônio e dióxido de nitrogênio. Esse rastreamento de gás está disponível para todos os países, com o controle deslizante do período de tempo permitindo que os usuários vejam dados históricos também.
Se você tiver alguma dúvida sobre os recursos das soluções EOSDA, sinta-se à vontade para entrar em contato com a nossa equipe de suporte. Quaisquer comentários e sugestões sobre como melhorar nossas plataformas também são muito apreciados.
Sobre o promotor:
Natalia Ivanchuk é mestre em Matemática Aplicada (2013) na Universidade Nacional de Engenharia da Água e do Meio Ambiente. Ela é autora de mais de 60 publicações científicas, monografias e outros trabalhos de pesquisa.
Em 2019, ela defendeu com sucesso uma tese, "Modelagem matemática de processos de filtração em ambientes de solos levando em conta a influência de elementos de estruturas de engenharia" e recebeu seu título de PhD.
Atualmente, Natalia é professora associada do Departamento de Ciências da Computação e Matemática Aplicada da Universidade Nacional de Engenharia da Água e do Meio Ambiente em Rivne, Ucrânia. Ela ensina diferentes linguagens de programação (C++, C#, JS, entre outras) nesta universidade.
Natalya está ativamente envolvida em pesquisas científicas relacionadas com a aplicação prática de algoritmos novos de programação. A programação também é algo que ela gosta de fazer em seu tempo livre.
Sua experiência e desejo constante de aprender e aperfeiçoar suas habilidades de programação, especialmente no trabalho com Python, têm sido muito úteis para a EOS Data Analytics.
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