ИНДИВИДУАЛЬНЫЕ ПРОЕКТЫ

Платформа EOS, которая стоит за всеми нашими продуктами для конечных пользователей, способна обрабатывать большие объемы данных, выполнять задачи на предварительно обработанных спутниковых и других типах данных, а также выполнять аналитику как на внутренних, так и на внешних моделях. Это позволяет нам предоставлять разнообразные, масштабные индивидуальные проекты, такие как:

Великобритания
schematic field zoning
Potatoes Maincrop icon
Potatoes Maincrop
Winter Wheat icon
Winter Wheat
Cauliflowers icon
Cauliflowers
Winter Rapessed icon
Winter Rapessed
Sugar Beet icon
Sugar Beet
Maize icon
Maize
Spring Barley icon
Spring Barley
Cauliflowers icon
Cauliflowers
Beans Dried Spring icon
Beans Dried Spring
Характеристики
  • Классификация земельного покрова (леса, вода, пахотные земли, искусственный растительный покров)
  • Идентификация контура поля с помощью нашей нейронной сети
  • Классификация по типам культур (9 видов)
  • Составление карт классификации урожая
  • Идентификация общей площади для каждого типа культур
  • Идентификация контуров класса урожая
  • Мониторинг состояния посевов
США
Характеристики
  • Разработка карты урожая (озимая пшеница, кукуруза, хлопок, кукуруза, соя)
  • Мониторинг состояния посевов
crop development map and graph
  • Winter Wheat
  • Corn
  • Cotton
  • Maize
  • Soybean
Crop Monitoring
Следите за состоянием ваших культур прямо из офиса, узнавайте о малейших изменениях на месте, принимайте быстрые и надежные решения по полевой обработке
Crop Monitoring software in laptop
Аргентина, Бразилия
colorful scheme of zoned fields
schematic graph
Характеристики
  • Дистанционная классификация культур, основанная на наземных данных (пшеница, маис, соя, хлопок)
  • Классификация типа почв (штат Мату-Гросу)
  • Картографирование влажности почвы
  • Расширение и проверка алгоритмов
Украина
Всемирный банк в рамках крупномасштабных проектов «Поддержка прозрачного управления земельными ресурсами в Украине»
Характеристики
  • Классификация типов культур (7 типов)
  • Карты классификации культур (2016, 2017, 2018, 2019 и 2020)
  • Определение общей площади для каждого типа культур
  • Классификация земельного покрова (леса, вода, пахотные земли, искусственный земной покров)
  • Севооборот (обнаружение нарушений севооборота с целью предотвращения уклонения от уплаты налогов)
  • Обучение нейронной сети; загрузка наземных данных в систему
  • Добавление результатов в матрицу путаницы.
map of Ukraine with crop dots on it
example chart
map of Azerbaijan with crop dots on it
Wheat
Wheat
Barley
Barley
Tabacco
Tabacco
Forest
Forest
Cotton
Cotton
Азербайджан
В рамках общенациональной «Программы развития», направленной на восстановление хлопкового рынка
Характеристики
  • Классификация земельного покрова (леса, вода, пахотные земли, искусственный растительный покров)
  • Получение статистических данных по культурам (пшеница, ячмень, хлопок, табак)
  • Составление карт классификации урожая (пшеница, ячмень, хлопок, табак)
  • Прогнозирование урожайности на текущий сезон для 64 районов
Казахстан
Характеристики
  • Классификация типов сельскохозяйственных культур (леса, вода, пахотные земли, искусственный растительный покров)
  • Разработка карты зерновых культур
  • Прогнозирование урожайности на районном уровне
  • Карта условий посева для пахотных земель
  • Мониторинг динамики урожая
cereal crops map development for 2018 scheme

Контакты

Если вы заинтересованы в сотрудничестве, заполните форму, и мы скоро с вами свяжемся

    Осталось символов (макс. 1024): 1024
    * Обязательные поля