Automatisk grödidentifiering på fältnivå för aktuella och historiska säsonger.

Skapa ett gratis konto för att upptäcka lösningar relaterade till denna.
Registrera dig gratisHar du redan ett konto? Logga in
Skapa ett gratis konto för att upptäcka lösningar relaterade till denna.
Registrera dig gratisHar du redan ett konto? Logga in
Crop ID erbjuder automatisk grödidentifiering på fältnivå för både aktuella och historiska säsonger. Med hjälp av jordobservation identifierar lösningen grödor på enskilda fält, vilket ger AgTech-plattformar tillgång till grödintelligens för både nuvarande och tidigare växtsäsonger. Detta hjälper till att lösa behovet av att fastställa vad som växer, eller tidigare har vuxit, på varje fält utan att behöva förlita sig på en separat manuell identifieringsprocess.
Den resulterande intelligensen kan påskynda onboarding för AgTech-plattformar, förbättra de rekommendationer de ger och stödja efterföljande arbetsflöden. Crop ID är unik genom att kombinera automatisk identifiering, detaljnivå på fältnivå och täckning av både aktuella och historiska säsonger inom en lösning fokuserad på gröd- och växtidentifiering.
EarthDailyUtvärderar du denna lösning?
Skapa ett gratis konto för att spara lösningar, jämföra alternativ och begära introduktioner till leverantörer.
Registrera dig gratisPrenumeration
Återkommande avgifter för löpande tillgång och support.
Offertbaserad
Prissättning är inte publicerad; leverantören anger pris per kund eller projekt (kontakta försäljning, begär en offert).
Bearbetning
Insiktsgenerering
Omvandlar analys till kontextberikade, handlingsbara insikter.
Levereras som
Systemintegration
Geografisk omfattning

EarthDaily
EarthDaily tillhandahåller jordobservationsdata, satellitbilder och geospatial underrättelse som hjälper organisationer att övervaka förändringar och fatta välgrundade beslut. Deras lösningar stödjer tillämpningar inom jordbruk, energi, gruvdrift, försäkring, offentlig sektor, försvar och miljöövervakning.
2021
Grundat
201-500
Teamstorlek
Kanada
Land
Integrerar data och insikter i befintliga system och arbetsflöden.