Agro: Soluciones basadas en imágenes satelitales

Con soluciones de información basadas en el uso de fotos satelitales, la aplicación de modelos de clasificación y la implementación de algoritmos de machine learning, es posible optimizar la gestión de grandes plantaciones y minimizar los riesgos que enfrentan los cultivos y que afectan la rentabilidad por hectárea sembrada.

Viernes 28 de Mayo de 2021

La creciente disponibilidad de datos que existen hoy en día, está llevando a las empresas a buscar nuevas formas y herramientas para aprovechar esa enorme ola de información que se está generando en los diferentes sectores de negocios.

La actividad agrícola no está exenta de estos problemas. Hasta ahora, mediante el uso de drones y el análisis de imágenes satelitales de baja resolución era posible resolver algunos problemas típicos del sector: observación y análisis general de las plantaciones, detección de grandes focos de malezas, entre otros. Pero ahora, las herramientas utilizadas hasta ahora comienzan a verse limitadas en su capacidad para gestionar la "nueva ola" de información, para la cual se necesitan no solo otras herramientas, sino también otras habilidades científicas y otra infraestructura tecnológica para el procesamiento de toda esa data.

Los equipos de trabajo de las empresas agrícolas que trabajan con enfoque "data driven", han encontrado en las soluciones de Inteligencia Comercial basadas en el análisis de fotografías satelitales, una herramienta de gran valor para disminuir los riesgos en las inversiones que realizan en sus campos de cultivos. A continuación se explica un caso real en el que CentralAmericaData tuvo la oportunidad de brindar sus servicios.

Problema a resolver 


Una corporación del sector agrícola, dedicada al cultivo de piña, necesitaba mejorar su proceso de identificación de las amenazas que enfrentan sus plantaciones a través del análisis de imágenes satelitales de alta resolución.

Nuestra solución de Inteligencia Comercial 


Para resolver este problema CentralAmericaData desarrolló un modelo que tiene la capacidad de clasificar imágenes satelitales, herramienta que ayuda a detectar diferentes tipos de amenazas que enfrentan las plantaciones de la empresa, desde invasiones ilegales de los terrenos y hurto de semillas o bulbos, hasta la identificación de focos de maleza, entre otros.

Para la puesta en marcha e implementación de esta solución, se utilizaron diversas metodologías y se combinó el uso y análisis de imágenes de alta resolución, con la aplicación de algoritmos de machine learning.

Metodología y fuentes de datos utilizadas


La metodología utilizada para el desarrollo de esta solución consistió en la aplicación de modelos de clasificación de imágenes. Estos modelos se enfocan en detectar y caracterizar, en las fotografías satelitales, todos los elementos que sean de interés del usuario, sin importar su tamaño. Una vez se realiza ese proceso, se introduce la data en un modelo de clasificación que a medida que procesa más información, va "entrenándose" cada vez más, e incrementando el grado de precisión de los resultados.

Con la puesta en funcionamiento de este modelo y combinado con la aplicación de algoritmos de machine learning, se generó una solución que permitió al grupo empresarial identificar, prácticamente en tiempo real, las áreas específicas de las plantaciones que enfrentan mayores amenazas.

¿Qué valor agregado generan este tipo de soluciones?


La compañía identificó de forma inmediata las zonas en las que sus cultivos enfrentaba riesgos y se enfocó en optimizar sus procesos de control, logrando así disminuir las pérdidas causadas por estos factores y optimizar la rentabilidad.




Contáctenos para conocer más sobre los usos y aplicaciones de la data geoespacial para los negocios









Este sitio está protegido por reCAPTCHA y se aplican la política de privacidad de Google y los términos de servicio.
¿Tiene alguna duda? Llámenos.
(506) 4001-6423


Más sobre este tema

Data geoespacial aplicada al mercado inmobiliario

Junio de 2021

A través de soluciones basadas en el análisis de fotos satelitales y modelos de machine learning, es posible optimizar el proceso de identificación de los mejores usos de la tierra y analizar las zonas donde se va a desarrollar un proyecto de construcción con un elevado nivel de detalle, con el objetivo de encontrar la ubicación óptima y minimizar los riesgos de la inversión.

El acelerado crecimiento en la disponibilidad de datos y las soluciones y tecnologías que se están desarrollando para aprovecharlos está impactando directamente a todas las industrias, y la industria inmobiliaria y de construcción, no es la excepción.

Imágenes satelitales para la toma de decisiones

Mayo de 2021

Con las tecnologías que se disponen es posible usar fotos satelitales para detectar tipos de superficies y techos, objetos, uso de suelos y varianza en tierras de cultivo, para luego analizar los resultados y transformarlos en datos útiles para la toma de decisiones empresariales.

En el pasado por medio del análisis de imágenes aéreas era posible establecer si una zona es industrial, comercial, residencial o agrícola, sin embargo, en la actualidad con el uso de imágenes satelitales de alta resolución se puede obtener más información.

Tecnología en el agro para aumentar la productividad

Abril de 2021

Uso de dispositivos que conectados a Internet pueden crear microclimas auto regulados en los invernaderos y monitoreo de cultivos por medio de imágenes aéreas, son algunas de las herramientas tecnológicas que se utilizarán en los próximos años para elevar la productividad agrícola.

Las soluciones de Inteligencia Comercial utilizadas en por las empresas agrícolas, tienen la capacidad de transformar mapas e imágenes en datos estructurados que sirven para la toma de decisiones. En el caso de las imágenes satelitales, permiten hacer estimaciones acerca de la capacidad productiva que tiene cierta área dedicada a la producción agrícola.

Big Data para optimizar los negocios

Julio de 2019

A través de la implementación de técnicas de minería de datos y machine learning, las empresas pueden mejorar su eficiencia y optimizar sus procesos de producción.

EDITORIAL

El análisis de grandes volúmenes de información datos para tomar decisiones que redunden en mejores resultados para una empresa no aplica solo al ámbito comercial y de ventas, sino también a otras áreas de las empresas de igual o incluso hasta más sensibles: el proceso de producción.

cerrar (x)

Reciba más noticias sobre Agricultura y Alimentos

Suscríbase SIN COSTO a CentralAmericaDATA EXPRESS.
Todos los días, lo más importante de Centroamérica.

Ingrese su correo electrónico:

* Al suscribirse, estará aceptando los terminos y condiciones


Recupere su vida, Costa Rica $ 100,000 Ingresos y Residencia

La propiedad lo tiene todo: ubicación, privacidad, vistas al mar, café rentable, cascadas, 20 sitios de construcción separados y titulados, administrador de la finca.
Muy rentable, $ 100,000, Coffee Farm, 70 Acres: 30,000...

Indices Bursatiles

(6 Abr)
Dow Jones
-5.60%
S&P 500
-5.10%
Nasdaq
-5.64%

Materias Primas

(15 Jun)
Petróleo Brent
73.060
Café "C"
154.1
Oro
1,861
Plata
27.675