Научный подход
Движок GeoPard состоит из методов аналитики пространственных и крупномасштабных данных, данных дистанционного зондирования, индексов растительности, математики, статистики, машинного обучения, очистки данных, операций с большими и сложными наборами данных и многого другого.

Да, это сложно, но позволяет нам предлагать ценные услуги.

В то время, как приложение включает: автоматизацию, новые технологии, сложные алгоритмы; пользовательский интерфейс интуитивно понятен, прост в использовании и самодостаточен.
Дистанционное зондирование и мультиспектральный анализ
Космические технологии и снимки широко используются в качестве основного источника данных для точного земледелия. Мультиспектральный анализ показывает уровень поглощения или отражения в длинах волн электромагнитного спектра, чтобы получить подробную информацию о силе растений - визуализируя культуры, которые процветают или находятся в стрессе. Это позволяет на месте осуществлять мониторинг и оценку состояния в режиме, близком к реальному времени; определить и обозначить зоны управления полем.

Исторические спутниковые снимки могут быть проанализированы для определения зон с более высоким и низким потенциалом урожайности, проблемные участки для исследования и анализа. Карты, созданные на основе такой аналитики, можно использовать для переменного или дифференцированного внесения удобрений, средств защиты растений, посева, отбора проб почвы, планирования урожайности, выбора селекционных/демо площадей, оценки земель и многого другого.
Интерпретация снимков
Все спутниковые снимки откорректированы и оптимизированы для просмотра и анализа. Выбор различных отображений снимков и вегетационных индексов позволяет пользователям лучше понять свои поля, определяя хорошо развитые зоны и зоны с аномалиями. Варианты просмотра состоят из:
Естественное изображение
Привычное изображение с цветовой моделью, состоящей из красного, зеленого и синего каналов.
Инфракрасный цвет
Комбинация невидимого (ближняя область инфракрасного излучения) и видимого областей спектра, что повышает интерпретируемость данных: растительность имеет оттенки красного с ярко выраженными красными растительными участками, а почва варьируется от темного до светло-зеленого или серого.
EVI2
Расширенный индекс вегетации предпочтительнее индекса NDVI для полей с высокой вегетативной массой, где NDVI может насыщаться. Он может быть использован для анализа культуры на всех этапах вегетации.
LAI
Индекс листовой поверхности, характеризующий вегетативную массу. Отображается от красного до зеленого цвета со значениями индекса от 0 (для грунта лишенного растительности) до 3.5 и выше (для пика вегетационного периода).
NDVI
Широко известный нормализованный вегетационный индекс, отображающий наличие и состояние растительности. Хотя существуют ограничения при использовании этого индекса в начале вегетационного периода (под влиянием почвы) и на пике вегетации (эффект насыщения). Он показан от красного до зеленого цвета на карте.
WDRVI
Вегетационный индекс с широким динамическим диапазоном увеличивает диапазон, который ограничен NDVI и, следовательно, более точен в условиях от средней до высокой биомассы (LAI> 2). Распределение на карте показано от красного до зеленого цветов, как и для NDVI.
GNDVI
Зеленый нормализованный вегетационный индекс. Он более чувствителен к разнице в хлорофилле, чем NDVI, и рекомендуется для анализа на ранних и средних стадиях роста. Распределение от красного до зеленого на карте.


GCI
Индекс зеленого хлорофилла. Этот индекс используется для оценки содержания хлорофилла в листьях и применим для широкого спектра видов растений. Он помогает оценить здоровье растений, так как содержание хлорофилла в растениях, подверженных стрессу, уменьшается. Распределение от светло-зеленого до темно-зеленого на карте.
SAVI
Почвенно-адаптированный индекс, который минимизирует влияние яркости почвы. Наиболее полезен для анализа в начале сезона, когда посевы на ранней стадии вегетации, и когда почва хорошо видна, и до середины фазы роста, когда растения еще не смыкают ряды.
OSAVI
Оптимизированный почвенный индекс. Лучше всего его использовать в период с относительно малой зеленой массой, на ранних и средних фазах роста. Он показан с использованием легенды от красного до зеленого цвета.
NDWI
Нормализованный водный индекс. Он используется для выявления воды на землях и для картирования водоемов. Он показан в оттенках синего на карте.
Анализ текущих и многолетних зон потенциала урожайности
Зоны классифицированы на основе спутниковых снимков, вегетационных индексов и алгоритмов обработки данных.

Различные факторы могут влиять на зоны плодородия поля. Исследуя свои поля вы можете обнаружить зоны, которые можно обозначить как: «очень песчаные», «переуплотненные», «солончаки», «плодородные», «низкоплодородные», «поврежденные вредителями», «с высоким или низким рH», «с дефицитом влаги»...

Показатель изменчивости (VF) выявляет уровень неоднородности в поле. Более высокое значение для многолетних зон урожайности означает больший потенциал для инвестирования в технологии точного земледелия (VRT).
Карты заданий
Файлы полевых заданий (Rx) для переменного или дифференцированного опрыскивания, посева и внесения удобрений являются основой точного земледелия для оптимизации затрат, повышения урожайности и снижения рисков.