El proyecto será beneficioso no solo para los agricultores, sino para todas las empresas e instituciones relacionadas con la agricultura
Ucrania, 6 de mayo de 2022.— EOS Data Analytics (EOSDA), reconocido proveedor mundial de análisis de imágenes de satélite impulsados mediante inteligencia artificial (IA) y expertos en agricultura de precisión en Ucrania, lanza un proyecto personalizado para ofrecer análisis de datos sobre la temporada de siembra en Ucrania en 2022.
A petición específica de los clientes, desde Europa hasta Sudamérica, EOSDA ofrece soluciones personalizadas que pueden aplicarse a nivel de campo, regional, estatal o nacional. El proyecto será beneficioso no solo para los agricultores, sino para todas las empresas e instituciones relacionadas con la agricultura, incluidos los bancos enfocados a la agricultura, productores de alimentos, cultivadores comerciales y proveedores de insumos.
Póngase en contacto con el departamento de ventas de EOSDA para formular su solicitud y obtener datos adaptados a sus necesidades.
Ucrania es uno de los mayores productores y exportadores de trigo y maíz; el país representa aproximadamente el 10 por ciento y el 16 por ciento de la exportación mundial de estos cultivos, respectivamente. Más de 400 millones de personas en todo el mundo dependen del suministro de grano ucraniano. Normalmente, Ucrania exporta entre cuatro y cinco millones de toneladas de grano al mes, pero en la actualidad este volumen ha disminuido casi diez veces. En 2022, teniendo en cuenta que al menos un tercio de la superficie agrícola del país no se plantará, se prevé que Ucrania produzca tan solo 63 millones de toneladas de cereales y oleaginosas, lo que repercutirá significativamente en el mercado mundial de alimentos.
La empresa lleva realizando la clasificación de cultivos en Ucrania, a nivel de región y de todo el país, cada año desde 2016, utilizando un modelo propio basado en IA y redes neuronales.
En este periodo de tiempo, EOSDA ha logrado una precisión de clasificación superior al 90 por ciento.
Los resultados de la clasificación de cultivos a partir de 2016 están disponibles en la plataforma de agricultura de precisión basada en datos de satélite de EOS Crop Monitoring.
“Bajo la incertidumbre de la temporada de siembra, los actores del mercado agrícola global (bancos agrícolas, productores de alimentos, proveedores de insumos y cooperativas agrícolas) necesitan críticamente datos fiables sobre la campaña de siembra en Ucrania para entender qué esperar en 2022-2023. Aquí, en EOSDA, nuestro equipo de I+D, dirigido por profesores y doctores, ha estado trabajando en el procesamiento de datos de satélite y en la elaboración de informes analíticos para ayudar a particulares y a empresas a tomar decisiones rápidas basadas en datos. Lo mejor de esto es que las empresas no tendrán que proporcionarnos ninguna comprobación sobre el terreno ni datos históricos, ya que tenemos datos de varios años sobre las tierras ucranianas. Lo único que tienen que hacer es especificar su(s) área(s) de interés y ponerse en contacto con nosotros”, señala Rim Elijah, vicepresidenta de ventas de EOS Data Analytics.
La funcionalidad del proyecto de monitorización de la campaña de siembra comprende:
Evaluación del Progreso de la siembra basada en índices de vegetación
En las primeras etapas de crecimiento del cultivo, esta función ayudará a distinguir los cultivos de la maleza y a monitorizar el progreso de la vegetación.
Recomendado para el periodo de mayo y junio.
Duración del proyecto (incluyendo la recopilación de datos, análisis, cálculo, modelización y preparación del informe): dos a tres semanas para una región y aproximadamente un mes para todo el país.
Clasificación temprana y estándar de los cultivos, donde cada color representa un cultivo específico (Imagen: EOS Data Analytics) 
Detección de vegetación sin clasificación de cultivos donde el color verde representa un campo sembrado y el color gris uno no sembrado (Imagen: EOS Data Analytics)
Resultado: una máscara ráster/vectorial (*.shp / *.geojson) que muestra los metadatos del campo, un parámetro que indica la presencia o ausencia de cultivo en el campo.
Los datos se visualizan con una máscara que parece una cuadrícula de campo, pintada en diferentes colores dependiendo de la presencia de vegetación de cultivo (imagen pie de foto 2).
Como su nombre indica, esta función permite identificar el tipo de cultivo en las primeras fases de desarrollo de la vegetación con una precisión de hasta el 70 por ciento.
Recomendado a finales de junio.
Duración del proyecto: tres semanas para una región y aproximadamente un mes para todo el país.
Resultado: una máscara ráster/vectorial (*.shp / *.geojson) que muestra los metadatos del campo, un parámetro que indica la presencia o ausencia de cultivo en el campo.
Clasificación estándar de los cultivos
La clasificación de los cultivos en las últimas etapas de crecimiento permite recibir una alta precisión de los datos: hasta un 80 por ciento e incluso más.
Recomendado a finales de agosto.
Duración del proyecto: tres semanas para una región y aproximadamente un mes y medio para todo el país.
Resultado: el mismo que en la opción de clasificación temprana de cultivos.
Independientemente de la opción que elija el cliente, recibirá el resultado de la modelización en los formatos mencionados y un informe detallado con la interpretación del resultado elaborado por expertos del equipo científico de la EOSDA (pie de foto 3).
“Creemos que todos los sectores con los que hemos estado trabajando encontrarán valor en esta iniciativa recién lanzada. Por ejemplo, la monitorización del crecimiento de los cultivos en las primeras etapas permite a los productores de alimentos y cultivadores comerciales reconocer a tiempo y eliminar los factores que amenazan los cultivos, prevenir la pérdida de rendimiento y, en consecuencia, evitar la escasez de alimentos. Los proveedores de insumos agrícolas, al monitorizar la vegetación de los cultivos, pueden experimentar con la eficacia de diversos productos. Mientras que los bancos agrícolas obtendrán datos fiables para la evaluación de riesgos, asegurándose de que las explotaciones son capaces de devolver sus préstamos”, afirma Rim Elijah, vicepresidenta de ventas de EOS Data Analytics.
EOS Data Analytics confía en que la tecnología basada en el espacio desempeñe un papel clave en la agricultura moderna, facilitando la adaptación a cualquier cambio inesperado y desfavorable al que pueda enfrentarse el mundo.
(Imágenes: EOS Data Analytics)
