Автоматическое Определение Границ Поля С Помощью Нейронных Сетей
Сельское хозяйство в 21-м веке сталкивается с множеством трудностей в связи с задачей прокормить растущее население планеты в рамках устойчивого развития. Мы в EOSDA понимаем эту проблему и предлагаем передовые технологические решения, направленные на помощь фермерам, агробизнесу, розничной торговле и различным учреждениям на глобальном рынке.
Мы используем снимки высокого разрешения и эффективные алгоритмы, разработанные опытной командой ученых EOSDA, чтобы достичь высокого уровня детализации при создании карты границ полей. Мы можем адаптировать наши модели к любой территории, при условии, что клиент предоставит нам исходные локальные данные.
Как Это Работает
Мы предлагаем точность более 80% в зависимости от региона, характеристик изображения и времени года.
Определение границ поля возможно для полей площадью от 3 га, но варьируется в зависимости от формы поля.
Мы используем метод пересечения над объединением (IOU) для проверки результатов, т.е. сравниваем обнаруженные нами границы полей с данными, полученными от клиента.
Что Вы Получаете
Комплексное Разграничение Поля
- Получите подробные карты границ полей для больших площадей, которые значительно упрощают классификацию культур. Мы предлагаем карты в форматах .shp и .geotiff.
Разграничение Полей И API
- Наряду с картами границ полей мы предлагаем быстрый и простой доступ к API, чтобы вы могли получить всю необходимую информацию о конкретных полях ваших клиентов.
Высокая Точность
- Спутниковое определение границ поля с помощью инновационного анализа спутниковых снимков позволяет достигать высокой точности в процессе разграничения полей.
Отдельно & Комплексно
- Мы предлагаем определение площади полей как в качестве отдельного решения, так и в качестве первого этапа для других решений EOSDA, таких как классификация культур, продвинутый анализ влажности почвы, прогнозирование урожайности и многое другое.
Преимущества Разграничения Полей от EOSDA
Эффективность
Определение границ поля осуществляется дистанционно и мгновенно.
Автоматизация
Составление карт полей не требует вашего вмешательства — алгоритмы сами выполняют всю работу.
Актуальность
Актуальные электронные карты полей станут реальностью благодаря спутниковой группировке EOS SAT, которая позволит нам использовать самые последние спутниковые снимки.
Точность Определения Стран
Высокий уровень детализации обеспечивается даже на больших территориях, включая страны.
Определение Размера Поля
Наши алгоритмы способны определять границы даже самых маленьких полей.
Обнаружение Изменений
Распознавайте изменения в границах поля путем сравнения новых границ с существующими базами данных.
Масштабируемость
Мы можем обучить наши алгоритмы определения границ поля для анализа любой территории и при любом разрешении.
Совместимость
Мы создаем карты границ полей в форматах, совместимых с любым другим программным обеспечением ГИС.
Готовые Карты
Несколько карт границ полей уже доступны для вас.
Разграничение Поля На Практике
Определение местоположения границ участка имеет множество применений:
Для Правительств
Правительства и административные учреждения могут использовать карты земельного фонда для принятия решений о субсидиях, получения актуальной информации о состоянии посевов в интересующем их регионе, мониторинга эффективности производства и т. д.
Кроме того, здесь есть и экологический аспект, поскольку точные карты границ полей позволяют обеспечить успешное внедрение новых сельскохозяйственных норм, снижающих негативное воздействие данной сферы на окружающую среду.
Точные карты границ полей служат основой для создания больших и подробных баз данных по различным параметрам, включая севооборот, содержание хлорофилла в растениях и многое другое.
Классификация культур, оценка урожайности, мониторинг динамики урожая и другие решения, основанные на точном разграничении полей, могут расширить возможности лиц, принимающих решения, помогая им сократить расходы и увеличить прибыль.
Истории Успеха
Платформа EOSDA Crop Monitoring использует собственный инновационный метод разграничения полей с применением сверточных нейронных сетей (CNN) и искусственного интеллекта (AI).
Этот метод позволяет нам: Автоматически определять пахотные земли. Определять границы полей на карте. Определять площадь возделываемых земель. Получение этих данных значительно повышает точность классификации сельскохозяйственных культур в больших масштабах
Границы Полей Сахарного Тростника Обнаруженные в Бразилии
Украина. Пример Маски Границы Поля.
