Classificação de culturas usando imagens de satélite e análises
A solução de classificação de culturas da EOSDA oferece análises precisas, escaláveis e totalmente gerenciadas de imagens de satélite impulsionadas por IA. Ela ajuda organizações a tomar decisões inteligentes baseadas em dados em toda a cadeia de valor agrícola.
- Até 90% de precisão
- Integração via API
- Relatórios personalizáveis
Benefícios da solução de classificação de culturas da EOSDA
Otimização de curto prazo
- Planejamento aprimorado de produção e abastecimento.
- Otimização da cadeia de suprimentos.
- Melhoria da gestão de campos e otimização de recursos.
- Avaliação e gestão mais simples de riscos para crédito agrícola/seguros.
- Monitoramento mais fácil da conformidade com programas agrícolas.
Impacto e resiliência de longo prazo
- Análises de mercado mais inteligentes baseadas em insights agrícolas.
- Coleta e armazenamento facilitados de dados agrícolas.
- Capacidade de apoiar políticas e regulações de segurança alimentar.
- Planejamento mais inteligente do uso da terra e gestão sustentável de recursos.
- Avaliação e monitoramento de matéria-prima para bioenergia.
Abordagem e metodologia da nossa classificação de culturas baseada em IA
Modelo: a EOSDA utiliza uma arquitetura Conv-LSTM multinível que integra análise espacial (CNN) e temporal (LSTM). Usando análise de séries temporais de imagens ao longo de toda a safra, o modelo captura as mudanças espectrais das culturas ao longo dos estágios de crescimento, melhorando significativamente a precisão da detecção.
Dados de satélite: o modelo utiliza imagens do satélite Sentinel-2 L2A, que coleta dados em 8 bandas espectrais (RGB, 2 Red Edge, NIR, 2 SWIR).
Culturas: o modelo foi treinado com dados de mais de 20 tipos de culturas em diversos países e pode ser adaptado para qualquer cultura se forem fornecidos dados de referência em campo.
Precisão: até 90%.
Limitações: regiões com alta cobertura de nuvens e campos menores que 2 ha.
Resultados esperados do projeto e formatos
- Máscara raster de classificação limitada à área de interesse no formato GeoTIFF.
- Máscara vetorial com limites dos campos em ESRI shapefile, GeoJSON, KML ou GPKG.
- Estatísticas agregadas por limites administrativos de regiões, distritos etc. em XLSX ou CSV.
- Relatório analítico ou nota de interpretação dos resultados, se necessário.
*Entrega em outro formato, incluindo via interface API.
Dados necessários para classificação de culturas baseada em IA
Dados de entrada fornecidos pelo cliente
- Área de interesse em formato de tabela (XLSX/CSV) ou vetorial (KML, ESRI shapefile, GPKG, GeoJSON).
- Lista das culturas alvo.
- Calendário de culturas, se disponível.
- Dados de referência em campo (exemplos de campos com as culturas alvo para treinamento do modelo), se disponíveis.
Dados preparados pela EOSDA
- Dados de fenologia.
- Imagens de satélite.
- Conjuntos de dados de treinamento para classificação geral de cobertura da terra (e classes alvo se não estiverem disponíveis).
- Conjuntos de dados de validação.
Etapas padrão do projeto
Duração típica do projeto: 3-6 semanas.
Investigação das características da vegetação na área de interesse.
Coleta, verificação e filtragem de dados de campo.
Busca e download dos dados de satélite necessários.
Treinamento do modelo e classificação das culturas.
Verificação dos resultados e preparação dos entregáveis finais.