Nuestros modelos de aprendizaje automático han sido entrenados desde 2017 con grandes cantidades de datos verdad-terreno.

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Máxima calidad

Utilizamos imágenes de satélite para garantizar la cobertura mundial de nuestros datos. Además, mejoramos nuestro modelo día a día para ofrecer la mejor precisión en todo el mundo. Consulta nuestro [mapa de demostración](https://map.onesoil.ai/2020/#2.3/44.35/-43.66) para obtener más información.

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Cobertura mundial

Cooperamos con holdings agrícolas de todo el mundo y obtenemos datos de campo confirmados de diferentes regiones. Tenemos un fuerte compromiso con la agricultura sostenible. Por eso, realizamos miles de ensayos con agricultores y holdings para aumentar los rendimientos y reducir el uso de insumos agrícolas.

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Mejora continua

Algoritmos de aprendizaje automático de última generación

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Parcelas delimitadas en 59 países.
Datos de cultivos del hemisferio norte, Sudamérica, Sudáfrica y Australia.


Datos de todo el mundo

Límites de parcelas, detección de cultivos y zonas de productividad basados en imágenes de satélite y un modelo de aprendizaje automático entrenado con datos reales recopilados desde 2017.

Datos de alta calidad

GeoServer API, GeoJSON, GeoTIFF, fichero GeoPackage o formato Tabular.

Formatos prácticos de presentación

Consulta nuestro mapa interactivo aquí. Obtendrás valiosa información agrícola en sandboxes (entornos de prueba) de las diferentes regiones del mundo. Regístrate y recibe aún más datos gratuitos del 2020.

Suscríbete para obtener datos de la última campaña.

Obtén el mejor precio para tu área de interés

Terms & Conditions

Privacy Policy

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Porque hemos invertido mucho tiempo y esfuerzo en delinear los límites de los lotes en las imágenes satelitales. También estamos plenamente comprometidos con la búsqueda de datos verdad-terreno, el entrenamiento de nuestros algoritmos de aprendizaje automático y la producción de nuestros propios dispositivos. 

Además, llevamos a cabo experimentos en colaboración con profesionales del sector agrícola para comprobar hipótesis agronómicas. Ya hemos realizado ensayos en más de 50 000 hectáreas. Por otra parte, también hemos recibido comentarios sobre la precisión de nuestros algoritmos por parte de los usuarios de las aplicaciones de OneSoil. Nuestra tecnología hace que todo esto sea posible.

Hemos establecido límites de lotes en 59 países y contamos con datos de cultivos del hemisferio norte, América del Sur, Sudáfrica y Australia.

De los siguientes 12 cultivos: trigo, maíz, cebada, soja, colza, girasol, remolacha azucarera, caña de azúcar, arroz, algodón, sorgo y pastos.


Podemos realizar todo tipo de análisis a partir de nuestros datos. Si quieres hablar al respecto, completa este [Formulario de Google](https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSdTbvovgLgcFCgGBTKPV8TJ9romOdATTILI_fP0IMwvwEzEiA/viewform).

¿Tienes preguntas? ¡Nosotros tenemos las respuestas!

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Demo

OneSoil Global Analytics

Sitio web de OneSoil

OneSoil App

OneSoil Yield

OneSoil Blog

OneSoil

Acerca de OneSoil

Empresa

Soluciones a medida para distintos tipos de negocios. Demostración gratuita. Precios flexibles.

Los productos de OneSoil se basan en nuestros modelos propios de aprendizaje automático. Desde 2017, hemos desarrollado conjuntos de datos basados en miles de parcelas procedentes de holdings agrícolas y hemos mejorado la calidad de nuestros datos. 


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Ahorra tiempo y dinero al no tener que delimitar las parcelas de forma manual. Importa los límites automáticos de las parcelas a tu plataforma de agricultura digital para que los usuarios puedan empezar a trabajar más rápidamente. Conocer los límites de parcelas también aumenta la precisión de todos los cálculos posteriores. 
Estimamos los límites de parcelas con una resolución de 2 a 5 metros, aunque utilicemos imágenes del Sentinel-2 con una resolución de 10 metros. Podemos hacerlo gracias a nuestros datos verdad-terreno y a unos cuantos trucos científicos que sabemos hacer.

### ¿Por qué OneSoil?
**Disponible en todo el mundo**

Ofrecemos límites de parcelas de última generación en más de 59 países, que cubren la mayor parte de la tierra arable de todo el mundo. 

###### **Datos confiables desde la temporada 2017 en adelante**
###### 
Hemos entrenado a nuestros algoritmos patentados de aprendizaje automático para mejorar la precisión de los datos año a año y ofrecer la mayor precisión posible 

###### **Precisión de 5 m**
######Gracias a años de entrenamiento de redes neuronales, ahora podemos proporcionar límites de parcelas con una precisión de 5 metros y un tamaño mínimo de campo de 0,5 ha. 

**Hasta 0,96 de puntuación IoU (intersección sobre la unión)**


La precisión del modelo de delimitación automática de lotes es clave para la experiencia de tus usuarios. Prueba ahora nuestro modelo de delimitación de lotes y descubre cómo pueden contribuir a tu plataforma de agricultura digital.

### Formatos de presentación de datos::
###### GeoJSON,
###### API,
###### GeoServer API, GeoJSON, GeoTIFF, fichero GeoPackage o formato Tabular.

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Las parcelas delimitadas automáticamente son el punto de partida de cualquier análisis agrícola y facilitan la incorporación del usuario a las plataformas de agricultura digital. 

Resolución de límites de parcelas de 5×5 m
Precisión de hasta 0,85 IoU

Ahorra tiempo y dinero en la delineación manual de parcelas con la deteccion automática de limites por OneSoil.

Parcelas delimitadas por la IA en 59 países

Límites de parcelas

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Obtén una fuente confiable de datos de identificación de cultivos de todas las temporadas a escala mundial utilizando información de rotación de cultivos recopilada desde 2017.

### Trabajamos principalmente con 12 cultivos comerciales:

Trigo, maíz, cebada, soja, papa, colza, girasol, remolacha azucarera, caña de azúcar, arroz, algodón, sorgo y pastos.

### ¿Por qué OneSoil?

Utilizando un conjunto de datos verdad-terreno a partir de miles de ensayos de campo realizados junto con holdings agrícolas, preparamos modelos que funcionan de forma rápida y eficaz en los hemisferios norte y sur, y que atienden todas las características regionales. 

Desde el 2017, nuestros algoritmos patentados de aprendizaje automático muestran una mejora continua. Esto es posible gracias a los miles de puntos de datos verdad-terreno recopilados y utilizados para el entrenamiento de nuestro modelo. 

Nuestro reconocimiento de cultivos tiene 
**una precisión con F1 score de 0,92-0,96.**

### Formatos de presentación de datos:
###### GeoJSON,
###### API,
###### GeoServer API, GeoJSON, GeoTIFF, fichero GeoPackage o formato Tabular.

es-Crop Identification.png

Identificación de cultivos en cualquier parte del mundo a partir de la observación por satélite desde 2017 hasta la actualidad.

12 cultivos comerciales
F1 score 0,96

Precisión mínima de detección de cultivos del 92%. 13 cultivos principales. Algoritmo en mejora continua desde 2017.

Cultivos detectados por IA disponibles para todo el mundo

Detección de cultivos

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Perfecciona tu sistema de gestión agrícola con las mejores zonas de productividad que representan áreas de una parcela con rendimiento bajo, medio y alto. 

Calculado a partir de imágenes de satélite de los últimos seis años.
Basado en el NDVI, la materia orgánica del suelo, el relieve de la parcela y los datos de rendimiento.

![productiivity-maps.png](https://os-strapi-assets-devoted-silkworm.s3.eu-central-1.amazonaws.com/productiivity_maps_56316e19db.png)

### ¿Por qué OneSoil?
Gracias a años de análisis de datos de parcelas e imágenes de satélite, podemos saber qué parcelas son adecuadas para la adopción de la tecnología VRA. Se trata de un elemento imprescindible para la agricultura digital y un paso fundamental para garantizar la precisión de las zonas de manejo y los mapas de prescripción para las tareas de campo.

### Formatos de presentación de datos:
###### GeoJSON,
###### API,
###### GeoServer API, GeoJSON, GeoTIFF, fichero GeoPackage o formato Tabular.

es-Productivity Zones.png

Zonas de productividad baja/media/alta creadas automáticamente en cualquier parcela a partir de observaciones satelitales realizadas durante 6 años.

Mejora tu sistema de gestión agrícola con las mejores zonas de productividad que representan áreas de una parcela con rendimiento bajo, medio y alto.

Las zonas de productividad de OneSoil

Ambientaciones basadas en las zonas de productividad

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Evalúa los resultados de los ensayos de campo y predice el rendimiento de la campaña actual. La puntuación de la parcela es una métrica que permite comparar el rendimiento de parcelas, regiones y temporadas utilizando el NDVI y otros factores ambientales.

### Para empresas comerciales
Gracias a la puntuación de la parcela, puedes realizar previsiones del rendimiento y compararlo con la campaña anterior.

### Para empresas de semillas
Puedes comparar varias parcelas, contrastando las variedades cultivadas, y utilizar las distintas puntuaciones para mostrar a tus clientes qué lote tuvo éxito en el ensayo de campo.

### Para empresas de fertilizantes 
Puedes usar la puntuación de la parcela para comparar los rendimientos después de los ensayos. La puntuación de la parcela te sirve como prueba de la eficacia de la aplicación de tu fertilizante.

### ¿Por qué OneSoil?
La puntuación de la parcela se basa en el índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI). Este índice te ayuda a evaluar la cantidad de vegetación y su calidad en una determinada parcela durante el periodo de cultivo. 

Recientemente, hemos empezado a combinar el NDVI y los indicadores meteorológicos para aumentar la precisión de la puntuación de la parcela.

### Formatos de presentación de datos:
###### GeoJSON,
###### API,
###### GeoServer API, GeoJSON, GeoTIFF, fichero GeoPackage o formato Tabular.

es-Field score.png

A qualitative assessment of the yield based on the normalized difference vegetation index (NDVI), climatic indicators, and relative field productivity.

Field Score es una métrica para comparar el desarrollo de parcelas, regiones y campañas entre sí utilizando el NDVI y factores ambientales.

Función Field Score para evaluar los resultados de los ensayos de campo y predecir el rendimiento

Próximamente: Puntuación de la parcela

cloud-free-ndvi.webp

Obtén tus datos de NDVI de forma continua, sin importar las condiciones meteorológicas. En algunas regiones, los cielos se encuentran cubiertos por nubosidad hasta el 50 % del tiempo, lo que hace que los cálculos convencionales de NDVI no sean lo suficientemente precisos o sean difíciles de realizar. Gracias al algoritmo Cloud-Free NDVI, podemos "ver" literalmente a través de las nubes y ofrecerte datos precisos en cualquier momento y lugar.

![cloud-free-compare.webp](https://os-strapi-assets-devoted-silkworm.s3.eu-central-1.amazonaws.com/cloud_free_compare_5d98ebfc0b.webp)

### ¿Por qué OneSoil?
**Alcance mundial**
###### Ofrecemos cálculos de NDVI a nivel mundial, con actualizaciones cada 3 a 5 días a partir de las imágenes del Sentinel-2. Nuestros clientes de Europa, América del Norte y América Latina utilizan los datos que recopilamos. 

**Tecnología innovadora**
###### Nuestros algoritmos de aprendizaje automático analizan las señales de Sentinel-2 y los datos de radar basados en las imágenes del Sentinel-1 para mejorar la visibilidad de la vegetación de los cultivos, con una precisión del 95-97 % (incluso en cielos nubosos). 

### Formatos de presentación de datos:
###### GeoJSON,
###### API,
###### GeoServer API, GeoJSON, GeoTIFF, fichero GeoPackage o formato Tabular.

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In some regions, cloud cover is present as much as 50% of the time throughout the year.

Cloud-free NDVI makes it possible to monitor NDVI in any field regardless of clouds.



Con el algoritmo de Cloud-Free NDVI, podemos ver a través de las nubes y brindarte datos precisos en cualquier momento y en cualquier lugar.

Cloud-Free NDVI para obtener datos independientemente de las condiciones climáticas

Próximamente: Cloud-Free NDVI

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Una gran herramienta para validar las prácticas informadas por los productores. Nuestras fechas de siembra entran en juego siempre que el momento sea crítico para evaluar correctamente las emisiones de CO2. Para realizar cálculos exactos, es preciso conocer qué se ha sembrado en la parcela y cuándo. Y ahora, ¡eso es mucho más fácil! 

#### ¿Por qué OneSoil?
Al combinar las señales de dos satélites, logramos que el algoritmo funcione sin importar las condiciones climáticas en la parcela durante la realización de los trabajos de campo. 
A partir de los datos abiertos de los satélites Sentinel-1 y Sentinel-2, OneSoil calcula las fechas de los trabajos de campo con una precisión de 2 a 5 días hasta 3-4 semanas desde la fecha de siembra.

#### Formatos de presentación de datos:
###### GeoJSON
###### API
###### GeoServer API, GeoJSON, GeoTIFF, fichero GeoPackage o formato Tabular.

es-Planting Dates.png

Farming practice recognition used by carbon platforms in their assessment process.

3–5 days is the accuracy of calculations made 4 weeks after planting.

Usando los datos abiertos de Sentinel-1 y Sentinel-2, OneSoil predice las fechas de siembra al cabo de 3 a 4 semanas de realizada.

Fechas de siembra con una precisión de 2 a 5 días

Próximamente: Fechas de siembra

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Nuestra oferta para las plataformas de carbono permite el reconocimiento por satélite de las operaciones importantes en materia de CO2, como la labranza convencional, la labranza mínima y la labranza cero. 

###### Si deseas mantenerte al corriente del lanzamiento de este conjunto de datos, [déjanos una solicitud](https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSdTbvovgLgcFCgGBTKPV8TJ9romOdATTILI_fP0IMwvwEzEiA/viewform).

![tillage-practices-img.webp](https://os-strapi-assets-devoted-silkworm.s3.eu-central-1.amazonaws.com/tillage_practices_img_7ef89be36c.webp)

#### ¿Por qué OneSoil?
Utilizando un conjunto de datos verdad-terreno a partir de miles de ensayos de campo realizados junto con holdings agrícolas, preparamos modelos que funcionan de forma rápida y eficaz en los hemisferios norte y sur, y que atienden todas las características regionales. 
Nuestros algoritmos propios de aprendizaje automático han ido mejorando desde 2017. 

#### Formatos de presentación de datos:
###### GeoJSON
###### API
###### GeoServer API, GeoJSON, GeoTIFF, fichero GeoPackage o formato Tabular.

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Farming practice recognition used by carbon platforms in their assessment process.

Reconocimiento por satélite de las operaciones importantes en materia de CO2, como la labranza convencional, la labranza mínima y la labranza cero.

Datos de labranza para plataformas de carbono

Próximamente: Labranza

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Hasta ahora, la principal fuente de información sobre la utilización de cultivos de cobertura procedía de los informes y declaraciones de los agricultores. Obtén una herramienta práctica para verificar esta información a un costo muy bajo por lote, gracias al análisis de imágenes por satélite. 

![cover-crop--img.webp](https://os-strapi-assets-devoted-silkworm.s3.eu-central-1.amazonaws.com/cover_crop_img_64389defa3.webp)

#### ¿Por qué OneSoil?
Utilizando un conjunto de datos verdad-terreno a partir de miles de ensayos de campo realizados junto con holdings agrícolas, preparamos modelos que funcionan de forma rápida y eficaz en los hemisferios norte y sur, y que atienden todas las características regionales. 
Nuestros algoritmos propios de aprendizaje automático han ido mejorando desde 2017. 

#### Formatos de presentación de datos:
###### GeoJSON
###### API
###### GeoServer API, GeoJSON, GeoTIFF, fichero GeoPackage o formato Tabular.

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Obtén una herramienta útil para verificar las actividades de los productores gracias al análisis de imágenes satelitales. A un costo extremadamente bajo por parcela.

Detección de cultivos de cobertura para plataformas de carbono

Próximamente: Cultivos de cobertura

Productos Global Analytics

OneSoil ofrece soluciones para distintos tipos de empresas agrícolas en función de sus necesidades.

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La búsqueda de un crecimiento rentable en un mundo agrícola cada vez más digitalizado requiere la formulación de estrategias adecuadas y la toma de decisiones basadas en datos. En OneSoil brindamos información valiosa para la planificación estratégica a través de nuestros productos especialmente concebidos para las empresas de insumos agrícolas. 

El análisis basado en satélites permite obtener el mejor costo por hectárea y una evaluación muy precisa del potencial del mercado objetivo. Nuestro paquete añade valor para los agricultores. Esto te permite fidelizar a los clientes habituales y superar a la competencia. 

#### Integración de los límites del lote en las aplicaciones y herramientas internas
Optimización de los recursos de desarrollo y una experiencia de usuario óptima a través de la fácil incorporación en las aplicaciones nativas. 
#### Límites de parcelas
#### Detección de cultivos
Puedes utilizarla para planificar las actividades de marketing a nivel regional, analizar las temporadas pasadas y actuales, planificar las compras y diseñar estrategias, elaborar informes de oportunidades de mercado y trazar mapas de regiones de ventas para los concesionarios y gestores territoriales.
#### Zonas de productividad
La integración de las zonas VRA en las aplicaciones nativas de gestión agrícola permite a tus clientes aprovechar al máximo el potencial de tus insumos agrícolas.

#### Formatos de presentación de datos:
###### GeoJSON
###### API
###### GeoServer API, GeoJSON, GeoTIFF, fichero GeoPackage o formato Tabular.

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Nuestro paquete añade valor para los agricultores. Esto te permite fidelizar a los clientes habituales y superar a la competencia.

Para empresas de insumos agrícolas | Soluciones Global Analytics

Para empresas de insumos agrícolas: semillas, fertilizantes y agroquímicos

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En la actualidad, los productores de maquinaria agrícola compiten en varios frentes: por un lado, la maquinaria tiene que suponer una mejora del rendimiento en el lote y una disminución del consumo de combustible. Pero, además, la calidad de la atención posventa, la apuesta por la conectividad en el lote y el uso de servicios de agricultura de precisión habilitados por las plataformas digitales de a bordo juegan un papel central. En este sentido, las soluciones de OneSoil ayudan a los proveedores de equipos agrícolas a fidelizar a los agricultores en sus ecosistemas.
#### Límites de parcelas
Facilita a los usuarios el registro y la selección de sus parcelas en tu plataforma de agricultura digital. La precisión de 5x5m no se utiliza para la agricultura de precisión, pero es una gran herramienta para atraer usuarios sin necesidad de dibujar manualmente los límites o cargarlos desde archivos externos.
#### Ambientaciones basadas en las zonas de productividad
Nuestras zonas de productividad de alta calidad se basan en imágenes de satélite y se calculan mediante algoritmos propios de aprendizaje automático que estiman la productividad de las zonas en relación con las demás, a partir de varios años de imágenes de satélite Sentinel-2 del lote. 

Los modelos han sido entrenados y mejoran continuamente utilizando los datos verdad-terreno que hemos recopilado de más de 1 millón de hectáreas de lotes. 
Así, comparamos las cifras reales de rendimiento y los índices NDVI en varias etapas de desarrollo de la planta para identificar los patrones que nos permiten construir los modelos de aprendizaje automático. Como resultado, nuestras zonas de productividad muestran la mayor correlación con los datos de rendimiento real en comparación con otras soluciones VRA líderes:

![compare-productivity.png](https://os-strapi-assets-devoted-silkworm.s3.eu-central-1.amazonaws.com/compare_productivity_39df541258.png)
#### Formatos de presentación de datos:
###### GeoJSON
###### API
###### GeoServer API, GeoJSON, GeoTIFF, fichero GeoPackage o formato Tabular.

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Las soluciones de OneSoil ayudan a los proveedores de equipos agrícolas a fidelizar a los agricultores en sus ecosistemas.

Para fabricantes de equipos agrícolas originales | Global Analytics

Para fabricantes de equipos agrícolas originales

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Los productores, comerciantes y usuarios de cereales y oleaginosas de todo el mundo ajustan sus estrategias de temporada en función de sus expectativas de rendimiento. 

Las soluciones de OneSoil para empresas comerciales ayudan a predecir el rendimiento en regiones específicas y proporcionan información crucial para la toma de decisiones. De este modo, es posible hacer frente a las fluctuaciones de los precios y los riesgos de producción. 
#### Detección de cultivos
La detección del tipo de cultivo durante la campaña y la información sobre la superficie permiten elaborar previsiones de rendimiento basadas en fuentes de datos independientes. 

Elabora tu estrategia de campaña y reduce significativamente el riesgo comercial con un socio que te provee datos de confianza. 
#### Fechas de siembra
Un complemento para nuestra detección de cultivos que permite identificar con precisión las fechas de siembra y proporciona información sobre las expectativas de rendimiento y las previsiones de plazos.
#### Puntuación de la parcela
Una comparación relativa del rendimiento de determinadas parcelas, regiones o campañas mediante la evaluación del NDVI y los indicadores climáticos.

#### Formatos de presentación de datos:
###### GeoJSON
###### API
###### GeoServer API, GeoJSON, GeoTIFF, fichero GeoPackage o formato Tabular.

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Las soluciones para empresas comerciales ayudan a predecir el rendimiento en regiones específicas y brindan información crucial para la toma de decisiones.

Para empresas comerciales | Soluciones Global Analytics

Para empresas comerciales

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Si gestionas una plataforma en la que los agricultores pueden generar créditos de carbono a cambio de prácticas agrícolas sostenibles, probablemente precises datos de alta calidad para controlar, informar y verificar sus declaraciones. 

Los agricultores pueden aumentar el secuestro de carbono en el suelo y reducir las emisiones de efecto invernadero aplicando determinadas prácticas, como la reducción de la labranza, la incorporación de cultivos de cobertura y el control de las dosis de aplicación de fertilizantes. Las plataformas de carbono deben estar equipadas con las herramientas adecuadas para generar créditos de carbono, muy solicitados por el mundo empresarial. 

Aquí es donde las soluciones de OneSoil para las plataformas de carbono añaden valor, al aumentar la precisión de sus actividades de medición, reporte y verificación.
#### Reconocimiento por satélite de los límites y la superficie de los lotes, la secuencia de los cultivos y las fechas de siembra, las prácticas de labranza y los cultivos de cobertura (disponible próximamente)
#### Límites de parcelas
Identificación de los límites y la superficie de las parcelas en los que se utilizarán métodos de agricultura ecológica.
#### Detección de cultivos
Identificación de la secuencia de cultivos de los últimos 6 años.
#### Fechas de siembra y cosecha
Identificación automática de las fechas de siembra y cosecha.
#### Prácticas de labranza y cultivos de cobertura
Análisis del uso de prácticas agrícolas ecológicas.


#### Formatos de presentación de datos:
###### GeoJSON
###### API
###### GeoServer API, GeoJSON, GeoTIFF, fichero GeoPackage o formato Tabular.

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Reconocimiento satelital de límites de parcelas y su superficie, rotación de cultivos y fechas de siembra.

Para plataformas de carbono | Soluciones Global Analytics

Para plataformas de carbono

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Los seguros agrícolas se ven afectados en gran medida por los obstáculos del riesgo de acumulación, el riesgo moral y la selección adversa. Los datos fundamentales de las explotaciones no están verificados y, en consecuencia, podrían ser adulterados. Esto puede conducir, por ejemplo, a datos poco fiables de rendimiento del lote y de los cultivos asegurados. Esto se traduce en primas de seguro excesivas. 

Los algoritmos de aprendizaje automático de OneSoil, en combinación con los datos de los satélites, permiten proyectar datos fiables, parametrizables y escalables, específicamente para el cultivo asegurado de un lote concreto. Esto supone un abanico de posibilidades completamente novedoso. 

Nuestros datos pueden ser utilizados por las aseguradoras primarias y las reaseguradoras para la evaluación de riesgos y daños para: 
◦ Calcular el componente de riesgo (suscripción), tanto para el seguro por riesgo único (SPCI) como multirriesgo (MPCI). 
◦ Aumentar la precisión de las previsiones de las indemnizaciones reales que hay que pagar, incrementando así la liquidez en caso de daños. 
◦ Evaluar los daños causados por las inundaciones o la sequía, así como los modelos de balance hídrico y de crecimiento de las plantas.
#### Field boundaries
Especificar los límites y la superficie de la parcela o de las parcelas en las que se aplica el seguro.
#### Detección de cultivos
Identificación de la secuencia de cultivos de los últimos 6 años.
#### Fechas de siembra y cosecha
Identificación automática de las fechas de siembra y cosecha.
#### Puntuación de la parcela
Una comparación relativa del comportamiento de determinadas parcelas, regiones o campañas mediante la evaluación del NDVI y de los indicadores climáticos utilizados para la evaluación del riesgo.

#### Formatos de presentación de datos:
###### GeoJSON
###### API
###### GeoServer API, GeoJSON, GeoTIFF, fichero GeoPackage o formato Tabular.

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Los algoritmos de OneSoil combinados con datos satelitales permiten proyectar datos confiables, parametrizables y escalables para el cultivo en una parcela específica.

OneSoil Global Analytics: Obtén datos agrícolas de cualquier región