- Descrição
Identificação de plantas daninhas e Estande de Plantas - Safra 4.0
Imageamento Aéreo com Inteligência Artificial (AI2): será realizado um sobrevoo com aviões (áreas acima de 500 hectares) ou drones (áreas abaixo de 500 hectares) para captura de imagens submilimétricas (0,5mm/pixel) que serão processadas com ferramenta proprietária de Inteligência Artificial para detecção de plantas daninhas em cana-de-açúcar e/ou soja, e estante de plantas em soja. Os resultados são entregues na plataforma online Taranis;
Benefícios
- Ferramenta inovadora e altamente escalável de monitoramento, levando ao agricultor agilidade na tomada de decisão, bem como parcial substituição e de direcionamento de trabalhos de monitoramento a nível de campo.
Condições
- Área mínima de hectares: 150ha
- Dados coletados em Campo e disponibilizados, após processamento, em plataforma Web da Taranis.
- Duração: Apenas um sobrevoo
- Em momentos de voo de AI2 será importante garantir que não haja na mesma área ou áreas anexas aplicações aéreas.
- A data do voo será de acordo com a necessidade do cliente, respeitando um período de ao menos 7 dias após a conclusão do resgate para execução do mesmo.
- O sobrevoo precisa ser solicitado à Taranis coma o menos 7 dias de antecedência à data desejada. A Taranis se reserva o direito de concluir o imageamento em um intervalo de 5 dias.
- Os voos dependem de condições climáticas e podem sofrer alterações de data e horário para garantia da qualidade e da segurança da operação.
- Para as áreas de soja, é recomendado o sobrevoo com (5 a 15 dias após o plantio) VE/V2 - Emergência
- Tipos de culturas atendidas: Cana de Açúcar, Soja
- Região de atendimento do Serviço: Minas Gerais - MG, São Paulo - SP
Área de atuação
Imageamento Aéreo (AI2)
Inteligência Artificial
Detecção de plantas daninhas
Estande de Plantas
Expertise
O Taranis é uma plataforma líder em inteligência agrícola de precisão que usa sofisticados sistemas de visão computacional, ciência de dados e aprendizado profundo para monitorar efetivamente os campos, através do imageamento aéreo para diagnóstico de monitoramento.
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