ENVI® Precision Ag Toolkit

Сільськогосподарські підприємства працюють c мінімальним прибутком. Ключовим моментом підвищення прибутковості є можливість сіяти мінімальну кількість сільськогосподарських культур при цьому збільшуючи їх врожайність. Домогтися цього непросто, оскільки звичайні методи польової перевірки забирає багато часу і неефективні. Якщо пропустити невелику ділянку, уражену комахами-шкідниками, то можна втратити істотну частину майбутнього врожаю, при цьому надмірне внесення добрив може бути настільки ж дорогим, як і недостатнє їх внесення на протязі тривалого проміжку часу.

Супутникові зображення і зображення, отримані з БПЛА, представляються дієвим і ефективним спосіб обстеження різних за розміром сільськогосподарських підприємств для оцінки загального стану здоров`я врожаю. Методи дистанційного зондування можуть бути використані для аналізу аерофотознімків для виявлення районів дефіциту врожаю і вжиття заходів для виправлення ситуації. Зокрема, можна дізнатися, коли, де, і скільки потрібно внести води, пестицидів і добрив, щоб отримати здоровий врожай.

 

ЗНИЖЕННЯ ВТРАТ при одночасному збільшенні ДОХІДНОСТІ

АНАЛІЗ АКТИВНОЇ ОБЛАСТІ

ПІДРАХУНОК ВРОЖАЙНОСТІ

 

Набір інструментів ENVI Precision Ag аналіз мультиспектральні дані, щоб надати дані про здоров`я врожаю. При цьому рівень знань при роботі з даними дистанційного зондування не має значення. Даний набір інструментів дозволяє сільгоспвиробникам максимізувати прибутковість і мінімізувати втрати.

Використовуючи перевірену геопросторову статистичної аналітику, інструмент аналізу активної області може визначити області, які потребують більшої уваги. Результатами аналізу активної області є методи ведення сільського господарства застосовуються до цієї області.

За допомогою підрахунку врожайності, користувачі можуть дізнатися точну кількість, положення і розмір окремих рослин в поле для прогнозування врожайності. Цей інструмент також може бути використаний для доступу до показників здоров`я окремих рослин і візуалізації їх по відношенню до інших рослин або в якості абсолютних значень.