Indicatoren voor bodembedekking op veldniveau: duur, snelheid en homogeniteit op basis van Sentinel-2- en Landsat-beelden voor programma's voor regeneratieve landbouw

Maak een gratis account aan om oplossingen te ontdekken die gerelateerd zijn aan deze.
Gratis aanmeldenHeeft u al een account? Inloggen
Maak een gratis account aan om oplossingen te ontdekken die gerelateerd zijn aan deze.
Gratis aanmeldenHeeft u al een account? Inloggen
Nimbo Soil Cover is het satellietanalyseproduct van Kermap voor het meten hoe lang en hoe gelijkmatig landbouwpercelen bedekt blijven met levende vegetatie, een kernpraktijk van regeneratieve (bodemconserverende) landbouw en waterbeschermingsprogramma's. Programma's die boeren belonen voor groenbemesters hebben objectief, vergelijkbaar bewijs nodig over duizenden percelen, wat veldbezoeken op grote schaal niet kunnen leveren.
Kermap verwerkt tijdreeksen van Copernicus Sentinel-2- en Landsat-beelden met een eigen pixelniveau-wolkmasker en berekent een vegetatie-index (NDVI) per perceel; een perceel telt als bedekt boven een NDVI-drempel van 0,25, gecontroleerd aan de hand van veldgegevens. Er worden drie indicatoren op veldniveau berekend: bodembedekkingsduur (aantal dagen bedekt), bodembedekkingssnelheid (aandeel van het gebied bedekt) en een homogeniteitsscore, elk voorzien van een index voor data-beschikbaarheid. Resultaten kunnen worden gefilterd op gewastype, met behulp van Kermap's geïntegreerde gewasidentificatie, en geaggregeerd tot boerderijen, bestuurlijke grenzen of aangepaste referentieterritoria. Het archief begint bij de oogst van 2018, updates vinden maandelijks tot jaarlijks plaats (einde seizoen of tijdens het seizoen), de minimale perceelsgrootte is 0,15 ha en dekking is wereldwijd op aanvraag beschikbaar. Data wordt geleverd als CSV-downloads of via een API, en een voorbeeld kan worden verkend in het Nimbo Earth Online-platform. Via Kermap omvat hetzelfde bodembedekkingsaanbod ook typologie van groenbemesters en biomassa van groenbemesters, met schatting en modellering van de door vegetatie opgeslagen koolstof.
Kermap rapporteert een gemiddelde precisie van 85%, 213 miljoen hectare gemonitord sinds 2018 en meer dan tien programma's voor duurzame landbouw ondersteund. Genoemde gebruikers zijn onder meer Nestlé, Saint Louis Sucre (een steekproef van 300 percelen bewerkt door 300 suikerbietentelers), het Transitions-programma van Groupe Vivescia en Eau du Grand Lyon; de methode is mede ontwikkeld en gekalibreerd in het Living Soils-programma van Earthworm Foundation.
KermapDeze oplossing evalueren?
Maak een gratis account aan om oplossingen op te slaan, alternatieven te vergelijken en introducties bij aanbieders aan te vragen.
Gratis aanmeldenOp basis van een offerte
De prijsstelling wordt niet gepubliceerd; de aanbieder geeft een offerte per klant of project (neem contact op met de verkoopafdeling, vraag een offerte aan).
Space-capaciteit
Verwerking
Inzichtgeneratie
Zet analyses om in contextrijke, bruikbare inzichten.
Geleverd als
Systeemintegratie
Geografische reikwijdte

Kermap
Kermap is een Frans geospatiaal AI-bedrijf, opgericht in 2017 en gevestigd in Cesson-Sévigné (Bretagne), dat satelliet- en luchtbeelden omzet in geografische informatie met behulp van deep learning. Het produceert gegevens over landgebruik, vegetatie, gewassen en veranderingen, ruimtelijke analyses en interactieve kaartplatforms, met name Nimbo (maandelijkse wolkenvrije wereldwijde satellietbasiskaarten en gewasanalyse) en Nos Villes Vertes (stedelijke bomen). Tot de klanten behoren regionale en lokale overheden zoals Région Grand Est en Rennes Métropole, publieke instanties zoals het Franse ministerie van landbouw en INRAE, en bedrijven zoals Nestlé France en McCain, actief in landbouw, milieu en stedelijke planning.
2017
Opgericht
11-50
Teamgrootte
Franse Republiek
Land
Integreert gegevens en inzichten in bestaande systemen en workflows.