Detección de síntomas de Radopholus similis: Identificación de plantas afectadas por este nematodo, optimizando la estrategia de manejo.
Detección de síntomas de Sigatoka Negra: Monitoreo temprano de infecciones para la aplicación eficiente de tratamientos.
Predicción de biomasa fresca y seca: Se utilizan modelos calibrados con datos de campo para estimar la cantidad
de forraje disponible en kilogramos por metro cuadrado o toneladas por
hectárea.
Predicción de proteína cruda, FDN, FDA y lignina: A partir de patrones espectrales, nuestros algoritmos estiman la composición química del pasto, facilitando el diseño de dietas equilibradas.
Predicción de contenido de cenizas: Evaluamos el contenido mineral de los forrajes como complemento para balancear raciones con base en minerales esenciales.
Conteo de plantas.
Detección temprana de floración.
Detección temprana de floración natural.
Predicción de peso de lote.
Predicción de cosecha.
Detección de plantas viables y clasificación por focos de enfermedad.
Predicción de biomasa en caña de azúcar: Estimación del rendimiento basado en la reflectancia espectral y otras variables.
¿Qué más Ofrecemos?
Otros Cultivos
Predicción de cosecha a partir de componentes de rendimiento: Estimación de producción basada en factores fisiológicos y ambientales.
Predicción de cosecha en melón: Análisis de pesos y distribución de calibres en lotes para la comercialización efectiva.
Productos Generados
Predicción de cosecha a partir de componentes de rendimiento: Estimación de producción basada en factores fisiológicos y ambientales.
Predicción de cosecha en melón: Análisis de pesos y distribución de calibres en lotes para la comercialización efectiva.
Preguntas Frecuentes
Preguntas Frecuentes sobre Monitoreo y Predicción con Drones Multiespectrales
Los datos multiespectrales son imágenes capturadas en diferentes bandas del espectro electromagnético, como el infrarrojo cercano, el visible y el rojo. Se obtienen mediante sensores especializados montados en drones, y luego se analizan con inteligencia artificial para identificar patrones invisibles al ojo humano, optimizando la toma de decisiones en el campo.
Estos datos permiten detectar problemas antes de que sean visibles a simple vista, como deficiencias nutricionales, estrés hídrico o enfermedades. Gracias a los índices de vegetación como el NDVI y modelos avanzados de inteligencia artificial, es posible realizar análisis predictivos que ayudan a los productores a anticiparse a problemas y mejorar el rendimiento de sus cultivos.
Se pueden monitorear una amplia variedad de cultivos, incluyendo cereales (maíz, trigo, arroz), frutales (cítricos, manzanas, uvas), hortalizas (tomate, lechuga, zanahoria), caña de azúcar y plantaciones forestales. La inteligencia artificial permite adaptar los modelos de análisis según el tipo de cultivo y sus necesidades específicas.
- Mayor precisión: Proveen datos detallados a nivel de parcela y la IA detecta anomalías con alta fiabilidad.
- Cobertura rápida: Pueden analizar grandes áreas en minutos y la IA agiliza el procesamiento de datos.
- Costo reducido: Son más accesibles que imágenes satelitales de alta resolución.
- Monitoreo global: Permiten monitoreos a gran escala, sobre todas las parcelas de interés.
Los datos se procesan con software especializado que entrena modelos de inteligencia artificial para generar mapas de vegetación, estrés hídrico y otros indicadores. Esto facilita la toma de decisiones sobre fertilización, riego y manejo de plagas.
El procesamiento de datos puede tardar entre unas pocas horas y uno o dos días, dependiendo de la cantidad de información capturada. Sin embargo, con el uso de inteligencia artificial, los algoritmos optimizan el procesamiento, reduciendo el tiempo de análisis y generando reportes casi en tiempo real.
Aunque pueden volar en diversas condiciones, la nubosidad densa, la lluvia o vientos fuertes pueden afectar la operación de estos drones. Se recomienda realizar los vuelos en días despejados o con nubosidad ligera.
Nuestras mediciones garantizan una precisión mínima del 90%, permitiendo una evaluación confiable del estado de los cultivos y optimizando el uso de insumos agrícolas.
- Tecnología avanzada: Usamos drones con sensores multiespectrales de última generación y algoritmos de IA para optimizar el análisis.
- Alta precisión: Monitoreo detallado con un margen de error mínimo gracias a modelos de aprendizaje automático.
- Información de calidad: Los monitoreos y predicciones globalizadas permiten tomar decisiones informadas y a tiempo.
- Soporte experto: Acompañamiento técnico en la interpretación de datos y toma de decisiones.
- Mayor productividad: Al detectar tempranamente deficiencias nutricionales, estrés hídrico y enfermedades, se pueden aplicar correctivos de manera oportuna, reduciendo pérdidas y optimizando el crecimiento del cultivo. Además, el análisis predictivo basado en IA permite planificar estrategias de manejo con mayor precisión, asegurando un mejor aprovechamiento de insumos y recursos.
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