Monitorización Remota del Rendimiento de la Cosecha
En EOSDA, sabemos cómo la falta de o las lagunas en las estadísticas de cosecha pueden afectar a la planificación de las actividades de campo y al desarrollo de las estrategias de venta.
Teniendo esto en cuenta, nuestro equipo experto de especialistas en SIG y científicos de datos ha desarrollado una metodología de seguimiento de la cosecha a distancia, que determina el estado de la cosecha en campos individuales en fechas concretas y en áreas extensas. Con esta tecnología, tendrá información sobre el progreso de la cosecha en todos sus campos en las fechas elegidas. Planifique de forma inteligente y venda a lo grande con la monitorización del rendimiento y la dinámica de la cosecha de EOSDA.
Cómo la monitorización de la dinámica de la cosecha puede impulsar su negocio
- Mejore la logística y gestión de la cosecha gracias a los mapas de estado de la misma.
- Ajuste la labranza y la tasa de semillas y fertilizantes con el análisis de la cosecha.
- Mejore la aplicación de insecticidas y herbicidas para mejorar la producción futura de los cultivos.
- Ponga sus mejores esfuerzos (mano de obra y maquinaria) para cosechar lo antes posible.
- Mejore el registro y la documentación para impulsar la toma de decisiones.
- Planifique la rotación de cultivos de forma más eficiente.
- Supervise y gestione a las personas contratadas para la cosecha con facilidad.
- Añada valor a su negocio manteniendo registros precisos de la cosecha.
- Reduzca en gran medida las limitaciones de recursos y de gestión de supervisión de la cosecha sobre el terreno.
Monitoreo de precisión de la cosecha en acción
No importa dónde se realice la cosecha, gracias a las tecnologías de monitoreo remoto de la cosecha de EOSDA, sus agricultores y otros expertos sabrán exactamente qué campo inspeccionar y cuándo
La ciencia detrás de todo esto
Los satélites orbitan alrededor de la Tierra y pueden volver a visitar una zona de interés cada 3 o 4 días para tomar una fotografía (por ejemplo, de un campo o grupo de campos). A continuación, la imagen se procesa y se analiza para detectar cambios sutiles en las longitudes de onda de la luz que reflejan los cultivos a medida que se desarrollan a lo largo de la temporada.
A continuación, gracias a un algoritmo especialmente desarrollado, el equipo de EOSDA calcula con precisión el contenido de materia seca de las plantas, lo que permite determinar el estado de la cosecha.
Nuestro enfoque
El equipo de especialistas en SIG y científicos de datos de EOS Data Analytics emplea tecnologías de teledetección de vanguardia para un seguimiento eficaz de la cosecha.
Nuestra metodología consta de varios pasos:
1. Obtención de datos de radar de Sentinel-1 SLC y datos ópticos de Sentinel-2.
2. Construcción de series temporales de coherencia interferométrica con los datos del radar.
3. Trazado de la serie temporal del Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) con los datos ópticos. Las caídas bruscas del valor del NDVI, seguida de valores bajos durante un periodo de tiempo prolongado, corresponde a la recolección.
4. Procesamiento de las imágenes a través de un sistema automatizado para entregar los resultados en un plazo de 2-3 días laborables sobre la aqcuisición de la imagen.
Caso de estudio
Seguimiento de la cosecha de caña de azúcar en Brasil en 2021
La tarea consistía en definir la relación entre la superficie cosechada y la superficie total del campo, una superficie de 47.000 hectáreas (6.500 campos), para un período de 3 meses que comienza en mayo de 2021.
La detección con un índice de cosecha (estado) de un campo en una fecha determinada tiene la siguiente leyenda:
- Completamente cosechado - 100%
- No cosechado - 0%
- Parcialmente cosechado - del 1% al 99%
Nuestro solución de monitorización del rendimiento de la caña de azúcar tenía un enfoque que se basó en los datos de radar de Sentinel-1 SLC y los datos ópticos de Sentinel-2, concretamente:
- Series temporales de radar de coherencia interferométrica;
- Series temporales de NDVI óptico. Una fuerte caída del valor del NDVI, seguida de valores bajos durante un largo período de tiempo, está estrechamente relacionado con la cosecha.
El análisis de los criterios obtenidos permitió determinar el momento de la cosecha de los polígonos vectoriales clasificados como secciones de caña de azúcar.
El equipo de EOSDA determinó con éxito el estado de cosecha de las parcelas para el 93% de la superficie observada. Se determino el tiempo de cosecha, con múltiples fechas, para el 10% de las parcelas (cosecha en curso).
