La IA identifica cultivos desde el espacio con un 90% de precisión

• Agrimetrics lanza CropLens AI, un algoritmo patentado que identifica tipos de cultivos desde el espacio.
• Las identificaciones se producen antes y con mayor precisión que antes.
• Los mercados de materias primas, la previsión de la cadena de suministro y la optimización de los insumos agrícolas se beneficiarán de ello.

AgrimetricsCropLens AI, el mercado de datos agroalimentarios, ha lanzado CropLens AI, un algoritmo avanzado de aprendizaje automático que identifica cultivos a partir de radares de penetración en la nube obtenidos por satélite. Esta capacidad es fundamental para diversas soluciones, como la predicción de enfermedades y plagas, la optimización de las aplicaciones de nitrógeno, el riego y la predicción del rendimiento.

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La Inteligencia Artificial (IA) ya se ha utilizado anteriormente para clasificar cultivos desde el espacio. Sin embargo, Agrimetrics CropLens AI se diferencia por:

1. Una precisión máxima líder en el sector de más del 90%, conseguida entre uno y dos meses antes de la cosecha.
2. Los niveles de precisión son elevados al principio de la temporada; por ejemplo, el trigo de invierno puede predecirse con un 65% de precisión ya en octubre.
3. Mejora de la facilidad de uso y la capacidad de actuación mediante la vinculación previa a miles de millones de datos agrícolas pertinentes en el mercado de datos agroalimentarios.
4. El uso de datos de radar de penetración de nubes, lo que significa que las clasificaciones son insensibles a la nubosidad.

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Agrimetrics CropLens AI identifica 5 tipos de cultivos -trigo de invierno, cebada de invierno, colza oleaginosa (OSR), hierba y otros- en los campos del Reino Unido; sin embargo, hay planes para ampliarlo e incluir una gama más amplia de cultivos y geografías. Los datos históricos están disponibles desde 2017 y las predicciones de la temporada ya están disponibles.

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"El conocimiento en tiempo real, preciso y fiable de lo que está sucediendo sobre el terreno -cualquier motivo- es ahora un factor crítico de éxito para los actores de toda la cadena de valor agroalimentaria", afirma el Dr. Matthew Smith, Chief Product Officer de Agrimetrics. "Agrimetrics CropLens AI y el Agrifood Data Marketplace están haciendo que sea más fácil, más rápido y más asequible generar conocimientos procesables en las primeras fases de la temporada".

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Más información sobre Agrimetrics CropLens AI, aquí.

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El ecosistema de agrodatos hace que los datos sean más procesables

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Agrimetrics CropLens AI es uno de los cada vez más numerosos productos disponibles a través del Data Marketplace de Agrimetrics. Airbus también ha confirmado recientemente a Agrimetrics como distribuidor exclusivo de toda su cartera de productos de observación de la Tierra para el mercado agrícola británico. Esto incluye Airbus Crop Analytics, un conjunto avanzado de análisis de cultivos y campos que incluye el índice de área foliar, el contenido de agua de las hojas y la saturación de agua del suelo.

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ClearSky, una empresa puntera de inteligencia artificial de la Universidad de Hertfordshire, utiliza el Data Marketplace para comercializar datos ópticos ininterrumpidos (sin nubes) a partir de los cuales se pueden calcular medidas como el NDVI. Agrimetrics también ha desarrollado métodos para identificar límites de campos desde el espacio y una canalización SAR acelerada, que reduce los tiempos de acceso de meses a minutos. Otros colaboradores son el Centro de Ecología e Hidrología (CEH), la Agencia de Medio Ambiente y Weather Logistics.

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"La conexión de datos a través de nuestro Data Marketplace ofrece enormes ventajas a usuarios y propietarios de datos", continúa Matthew. "Para los usuarios, estamos reduciendo costes, complejidad y tiempo al proporcionar más de los datos que necesitan en un formato listo para el análisis. Para los propietarios de datos, les estamos proporcionando una forma de sacar provecho de sus datos sin perder el control sobre ellos."

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Un ejemplo reciente es wHen2gO de BASF, una herramienta de ayuda a la toma de decisiones para la aplicación de herbicidas a la colza. La aplicación reunía varias fuentes de datos -por ejemplo, topografía, cultivo, clima reciente, tipo de suelo- para calcular la probabilidad de que los herbicidas se filtren o escurran a los cursos de agua.

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En palabras de Louis Wells, Director de Soluciones de BASF: "Agrimetrics reunió todos los datos en un solo lugar. Gracias a ello, no tuvimos que trabajar con cinco o seis socios distintos, lo que nos permitió completar wHen2gO con mayor rapidez."

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