Nasze modele uczenia maszynowego były szkolone od 2017 roku z wykorzystaniem rozległych zbiorów prawdziwych danych wyjściowych.

top-quality.png

Najwyższa jakość 

Wykorzystujemy zdjęcia satelitarne, aby zapewniać dane z całego świata oraz codziennie poprawiać nasz model i oferować najwyższą dokładność danych na świecie. Więcej szczegółów można znaleźć na naszej [mapie demonstracyjnej](https://map.onesoil.ai/2020/#2.3/44.35/-43.66).

global-coverage.png

Pokrycie całego świata

Współpracujemy z gospodarstwami rolnymi na całym świecie, aby gromadzić zweryfikowane dane o polach z różnych regionów. Naszym celem jest wspieranie zrównoważonego rolnictwa. Prowadzimy tysiące badań z rolnikami i gospodarstwami, aby zwiększyć plony przy jednoczesnym zmniejszeniu użycia środków produkcji.

improvement.png

Ciągłe usprawnienia

Najnowocześniejsze algorytmy uczenia maszynowego

Linkedin

Twitter

Youtube

Instagram

Granice pól dla 59 krajów. 
Dane o uprawach dla półkuli północnej, Ameryki Południowej, Afryki Południowej i Australii.

Dane dla całego świata

Granice pól, wykrywanie upraw i stref produktywności oparte o zdjęcia satelitarne i model uczenia maszynowego, wyszkolony na prawdziwych danych wyjściowych, gromadzonych od 2017 r.

Wysoka jakość danych

API GeoServer, GeoJSON, GeoTIFF, plik GeoPackage lub format tabelaryczny.

Wygodne formaty danych

Tutaj wypróbujesz naszą interaktywną mapę. Możesz zdobyć cenne informacje rolnicze w trybach sandbox dla rożnych regionów globu.

Subskrybuj, aby otrzymać dane z ostatniego sezonu.

Uzyskaj najlepszą cenę dla interesującego Cię obszaru

Warunki korzystania

Polityka prywatności

Polityka plików cookie

Poświęciliśmy dużo czasu i wysiłku, aby wyznaczyć granice pól na zdjęciach satelitarnych. W pełni skupiamy się też na poszukiwaniu prawdziwych danych wyjściowych, szkoleniu naszych algorytmów uczenia maszynowego i produkcji własnych urządzeń. 

We współpracy z osobami zawodowo zajmującymi się rolnictwem przeprowadzamy eksperymenty mające na celu potwierdzenie naszych rolniczych hipotez. Objęliśmy już naszymi eksperymentami ponad 50 000 hektarów upraw. Otrzymujemy także szybkie informacje zwrotne na temat dokładności naszych algorytmów od użytkowników aplikacji OneSoil. Za wszystkim stoi nasza technologia.

Opracowaliśmy granice pól dla 59 państw i dane o uprawach dla półkuli północnej, Ameryki Południowej, Południowej Afryki i Australii.

Obsługiwanych jest przez nas 12 upraw: pszenica, kukurydza, jęczmień, soja, rzepak, słonecznik, burak cukrowy, trzcina cukrowa, ryż, bawełna, sorgo i trawa.

Nasze dane umożliwiają prowadzanie różnego rodzaju analiz. Jeśli chcesz uzyskać szczegółowe informacje, wypełnij ten [formularz Google](https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSdTbvovgLgcFCgGBTKPV8TJ9romOdATTILI_fP0IMwvwEzEiA/viewform). 

Masz pytania? My mamy odpowiedzi!

large_onesoil-map-large.webp

medium_onesoil-map-large.webp

small_onesoil-map-large.webp

thumbnail_onesoil-map-large.webp

onesoil-map-large.webp

Demo

OneSoil Global Analytics

Strona OneSoil 

Aplikacja OneSoil

OneSoil Yield

Blog OneSoil

OneSoil

O nas 

Firma 

Gotowe rozwiązania dla różnych rodzajów działalności. Darmowe demo. Elastyczna polityka cenowa.

Produkty OneSoil korzystają z opracowanych przez nas modeli uczenia maszynowego. Od 2017 roku tworzymy zbiory, oparte o tysiące punktów danych pól otrzymanych od gospodarstw rolnych, podnosząc jakość naszych danych. 

field-boundaries.webp

Oszczędzaj czas i pieniądze, nie musząc ręcznie wyznaczać granic pól. Importowanie automatycznych granic pola do cyfrowej platformy dla rolnictwa pozwala na szybsze rozpoczęcie pracy. Dodatkowo, określenie granic pola podnosi precyzję dalszych obliczeń. 
Ustalamy granice pól z dokładnością do 2-5 metrów pomimo wykorzystania obrazów z satelity Sentinel-2 o rozdzielczości 10 metrów. Jest to możliwe dzięki dokładnym prawdziwym danym wyjściowym i kilku naukowym sztuczkom.

### Dlaczego OneSoil?
**Globalna dostępność**

Zapewniamy wyznaczone przez najnowocześniejsze algorytmy granice pól dla 59 krajów, pokrywające większość gruntów ornych na świecie. 

###### **Wiarygodne dane dla każdego sezonu od roku 2017**
###### 
Wyszkoliliśmy opracowane przez nas algorytmy uczenia maszynowego, aby z roku na rok poprawiać dokładność danych i oferować jak najwyższą precyzję. 

###### **Dokładność do 5 m**
######Dzięki wieloletniemu szkoleniu sieci neuronowych możemy określać granice pól z dokładnością do 5 metrów dla minimalnego pola o powierzchni 0,5 ha. 

**Wynik IoU (Intersection over Union) do 0,96**


Dokładność modelu automatycznego wyznaczania pól jest kluczowa dla doświadczeń naszych użytkowników. Wypróbuj nasz model wytyczania granic pól i sprawdź, jak może wzbogacić Twoją cyfrową platformę dla rolnictwa.

### Formaty dostawy danych:
###### GeoJSON,
###### API,
###### Geoserver API, GeoJSON, GeoTIFF, plik GeoPackage lub format tabelaryczny.

Automatycznie oznaczone pola stanowią punkt wyjściowy dla wszelkich analiz rolniczych i znacznie ułatwiają wdrażanie nowych użytkowników do cyfrowych platform rolniczych. 

Granice pól w rozdzielczości 5×5 m
Dokładność IoU do 0,85

Oszczędzaj czas i pieniądze, unikając ręcznego wyznaczania pól z OneSoil Field Boundaries.

Wykrywanie granic pól przez AI dla 59 krajów

Granice pól

crop-detection.webp

Zdobądź wiarygodne źródło danych związanych z identyfikacją upraw dla wszystkich sezonów w skali globalnej, z wykorzystaniem informacji o płodozmianie od 2017 roku.

### Obsługujemy 12 podstawowych upraw rynkowych:

Pszenica, kukurydza, jęczmień, soja, rzepak, słonecznik, buraki cukrowe, trzcina cukrowa, ryż, bawełna, sorgo i trawa.

### Dlaczego OneSoil?

Przy użyciu zbiorów prawdziwych danych wyjściowych, uzyskanych dzięki tysiącom badań polowych wykonanych w kooperacji z wieloma gospodarstwami rolnymi, opracowaliśmy modele, które działają szybko i skutecznie na półkuli północnej i południowej – z uwzględnieniem wszystkich cech regionalnych. 

Opracowane przez nas algorytmy uczenia maszynowego rozwijają się od 2017 roku, zebraliśmy tysiące punktów prawdziwych danych wyjściowych, aby wyszkolić nasz model. 

Dokładność naszego systemu rozpoznawania upraw posiada 
**miarę F1 o wysokości 0,92-096**.

### Formaty dostawy danych:
###### GeoJSON,
###### API,
###### Geoserver API, GeoJSON, GeoTIFF, plik GeoPackage lub format tabelaryczny.

Crop Identification.png

Identyfikacja upraw w dowolnym miejscu na świecie na podstawie obserwacji satelitarnych od roku 2017 do dziś.

12 upraw rynkowych:
Miara F1: 0,96

Wykrywanie upraw z dokładnością od 92%. 12 głównych roślin uprawnych. Ciągły rozwój od 2017 r.

Wykrywanie upraw za pomocą sztucznej inteligencji na całym świecie

Wykrywanie upraw

productivity-zones.webp

Ulepsz swój system zarządzania gospodarstwem rolnym, wykorzystując najlepsze strefy produktywności reprezentujące obszary niskich, średnich i wysokich plonów. 

Obliczone z wykorzystaniem zdjęć satelitarnych z ostatnich sześciu lat
w oparciu o NDVI, zawartość substancji organicznych, ukształtowanie terenu i dane o plonach.

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

### Dlaczego OneSoil?
Na podstawie wieloletniej analizy danych danych o polu i zdjęć satelitarnych ustalamy, które pola nadają się do wykorzystania technologii zmiennej aplikacji. Jest to element umożliwiający stosowanie cyfrowego rolnictwa i kluczowy krok do wyznaczenia dokładnych stref zarządzania oraz map aplikacyjnych dla operacji polowych.

### Formaty dostawy danych:
###### GeoJSON,
###### API,
###### Geoserver API, GeoJSON, GeoTIFF, plik GeoPackage lub format tabelaryczny.

Productivity Zones.png

Automatycznie wyznaczane strefy niskiej/średniej/wysokiej produktywności na dowolnym polu w oparciu o 6 lat obserwacji satelitarnych.

Usprawnij system zarządzania swoją farmą dzięki najlepszym na rynku strefom produktywności reprezentującym obszary niskich, średnich i wysokich plonów

Strefy produktywności OneSoil

Strefy produktywności

field-score.webp

Oceniaj wyniki badań polowych i prognozuj plony dla bieżącego sezonu! Klasyfikacja pola to metoda porównywania ze sobą wydajności pól, regionów i sezonów dzięki użyciu NDVI oraz innych czynników środowiskowych.

### Dla przedsiębiorstw handlowych
Klasyfikacja pola umożliwia tworzenie prognoz plonów w odniesieniu do poprzedniego sezonu.

### Dla producentów nasion
Możesz porównać kilka pól i wykorzystać klasyfikację pola jako dowód udanego badania polowego, podczas prezentowania klientom różnych odmian. 

### Dla producentów nawozów
Możesz użyć klasyfikacji pola do porównania plonów po badaniach polowych. Klasyfikacja pola może posłużyć jako dowód skuteczności Twojego nawozu. 

### Dlaczego OneSoil?
Klasyfikacje pól są oparte o znormalizowany różnicowy wskaźnik wegetacji (NDVI). Pomaga on ocenić ilość i jakość roślinności na polu w okresie wegetacyjnym. 

Zaczęliśmy ostatnio łączyć NDVI ze wskaźnikami pogodowymi, aby podnieść dokładność klasyfikacji pola.

### Formaty dostawy danych:
###### GeoJSON,
###### API,
###### Geoserver API, GeoJSON, GeoTIFF, plik GeoPackage lub format tabelaryczny.

field-score.png

Ocena jakościowa plonów w oparciu o znormalizowany różnicowy wskaźnik wegetacji (NDVI), wskaźniki klimatyczne i względną produktywność pola.

Field Score to metoda porównywania wydajności pól, regionów i sezonów dzięki użyciu NDVI oraz czynników środowiskowych.

Ocena wyników badań polowych i prognozy plonów z funkcją Field Score

Już wkrótce: klasyfikacja pola

cloud-free-ndvi.webp

Otrzymuj dane NDVI nieprzerwanie, niezależnie od warunków pogodowych. W niektórych regionach chmury zakrywają niebo nawet przez 50% czasu, uniemożliwiając stosowanie standardowych metod obliczania NDVI lub sprawiając, że metody te nie są wystarczająco dokładne. Algorytm Cloud-Free NDVI pozwala nam dosłownie zajrzeć pod chmury i zapewnić Ci dokładne dane w dowolnym miejscu i momencie.

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

### Dlaczego OneSoil?
**Globalny zasięg**
###### Zapewniamy obliczenia NDVI na całym świecie, z aktualizacjami co 3-5 dni w oparciu o zdjęcia z satelity Sentinel-2. Nasze dane są wykorzystywane przez klientów z Europy, Ameryki Północnej i Ameryki Łacińskiej. 

**Najnowocześniejsza technologia**
###### Nasze algorytmy uczenia maszynowego analizują sygnały z satelity Sentinel-2 oraz dane radarowe zapewniane przez z satelitę Sentinel-1, aby poprawić widoczność wegetacji roślin z dokładnością 95-97%, nawet przy silnym zachmurzeniu. 

### Formaty dostawy danych:
###### GeoJSON,
###### API,
###### Geoserver API, GeoJSON, GeoTIFF, plik GeoPackage lub format tabelaryczny.

Cloud-Free NDVI.png

W niektórych regionach niebo może być pokryte chmurami nawet przez 50% czasu.

Cloud-Free NDVI pozwala na monitorowanie wskaźnika NDVI na dowolnym polu bez względu na pokrywę chmur.  

Algorytm Cloud-Free NDVI pozwala nam zajrzeć pod chmury i zapewnić Ci dokładne dane w dowolnym miejscu i momencie.

Gromadź dane niezależnie od warunków pogodowych dzięki Cloud-Free NDVI

Już wkrótce: Cloud-Free NDVI

sowing-dates.webp

planting-dates.webp

Doskonałe narzędzie do weryfikacji praktyk zgłaszanych przez rolników. Nasze daty wysiewu przydają się, gdy dokładne określenie czasu jest konieczne do właściwej oceny emisji CO2. Do dokonania dokładnych obliczeń konieczna jest wiedza na temat tego, co i kiedy zostało posadzone. Teraz jest to łatwiejsze niż kiedykolwiek! 

#### Dlaczego OneSoil?
Porównując sygnały z dwóch satelitów, umożliwiliśmy działanie algorytmu niezależnie od warunków pogodowych panujących podczas operacji polowych. 
Na podstawie danych z satelitów Sentinel-1 i Sentinel-2 w otwartym dostępie OneSoil określa daty operacji polowych z dokładnością 2 do 5 dni w ciągu 3-4 tygodni od daty wysiewu.

### Formaty dostawy danych:
###### GeoJSON,
###### API,
###### Geoserver API, GeoJSON, GeoTIFF, plik GeoPackage lub format tabelaryczny.

Planting Dates.png

Metoda rozpoznawania praktyk rolniczych, wykorzystywana w procesach oceny przez platformy handlu emisjami

Dokładność obliczeń wykonanych w okresie 4 tygodni to 3-5 dni.

OneSoil określa daty wysiewu ciągu 3-4 tygodni od daty wysiewu na podstawie danych z satelitów Sentinel-1 i Sentinel-2 w otwartym dostępie.

Daty wysiewu z dokładnością 2 do 5 dni

Już wkrótce: daty wysiewu

tillage-practices.webp

Nasza oferta dla platform handlu emisjami umożliwia satelitarne wykrywanie operacji kluczowych dla emisji CO2, jak orka pełna, uprawa pasowa i bezorkowa. 

###### Jeśli chcesz śledzić premierę tego zestawu danych, [daj nam znać](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)

#### Dlaczego OneSoil?
Przy użyciu zbiorów prawdziwych danych wyjściowych, uzyskanych dzięki tysiącom badań polowych wykonanych w kooperacji z wieloma gospodarstwami rolnymi, opracowaliśmy modele, które działają szybko i skutecznie na półkuli północnej i południowej – z uwzględnieniem wszystkich cech regionalnych. 
Opracowane przez nas algorytmy uczenia maszynowego rozwijają się od 2017 roku. 

### Formaty dostawy danych:
###### GeoJSON,
###### API,
###### Geoserver API, GeoJSON, GeoTIFF, plik GeoPackage lub format tabelaryczny.

Tillage Practices.png

Metoda rozpoznawania praktyk rolniczych, wykorzystywana w procesach oceny przez platformy handlu emisjami

Nasza oferta dla platform handlu emisjami umożliwia satelitarne wykrywanie operacji kluczowych dla emisji CO2, jak orka pełna, uprawa pasowa i bezorkowa.

Praktyki uprawowe dla platform handlu emisjami

Już wkrótce: praktyki uprawowe

cover-crop-detection.webp

Do tej pory głównym źródłem informacji o użyciu międzyplonów były raporty i oświadczenia rolników. Użyj wygodnego narzędzia do weryfikowania tych informacji przy niezwykle niskim koszcie za pole dzięki analizie zdjęć satelitarnych. 

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

#### Dlaczego OneSoil?
Przy użyciu zbiorów prawdziwych danych wyjściowych, uzyskanych dzięki tysiącom badań polowych wykonanych w kooperacji z wieloma gospodarstwami rolnymi, opracowaliśmy modele, które działają szybko i skutecznie na półkuli północnej i południowej – z uwzględnieniem wszystkich cech regionalnych. 
Opracowane przez nas algorytmy uczenia maszynowego rozwijają się od 2017 roku. 

### Formaty dostawy danych:
###### GeoJSON,
###### API,
###### Geoserver API, GeoJSON, GeoTIFF, plik GeoPackage lub format tabelaryczny.

Cover Crop Detection.png

Użyj wygodnego narzędzia do weryfikowania informacji od rolników przy niezwykle niskim koszcie za pole dzięki analizie zdjęć satelitarnych.

Wykrywanie międzyplonów dla platform handlu emisjami

Już wkrótce: wykrywanie międzyplonów

Produkty Global Analytics

OneSoil oferuje rozwiązania dla firm rolniczych z różnych sektorów, zależnie od ich potrzeb biznesowych.

farm-input-companies.webp

Poszukiwanie zyskownego wzrostu w coraz bardziej cyfrowym świecie wymaga użycia właściwych strategii i podejmowania decyzji w oparciu o dane. OneSoil zapewnia producentom środków produkcji rolnej cenne informacje, umożliwiające planowanie strategiczne poprzez wyspecjalizowany pakiet produktów. 

Analiza, oparta na danych satelitarnych, zapewnia najlepszy koszt na hektar, umożliwiając niezwykle precyzyjną ocenę potencjalnego rynku docelowego. Dzięki naszemu pakietowi możesz zwiększyć wartość dodaną dla rolników i zyskać regularnych klientów, wyprzedzając konkurencję. 

#### Integracja granic pól z aplikacjami i wewnętrznymi narzędziami
Optymalizacja zasobów przeznaczanych na rozwój i zapewnienie optymalnych doświadczeń użytkownikom dzięki łatwemu wdrożeniu do aplikacji natywnych. 
#### Granice pól 
#### Wykrywanie upraw
Można je wykorzystywać do planowania działalności marketingowych na poziomie regionalnym, analizowania poprzednich sezonów oraz bieżącego, planowania zakupów, tworzenia strategii, raportów o możliwościach rynkowych i map regionów sprzedaży dla sprzedawców i menedżerów terytoriów.
#### Strefy produktywności
Integracja stref zmiennej aplikacji do natywnych aplikacji zarządzania gospodarstwem rolnym umożliwi Twoim klientom wykorzystanie pełnego potencjału Twoich środków produkcji rolnej.

### Formaty dostawy danych:
###### GeoJSON,
###### API,
###### Geoserver API, GeoJSON, GeoTIFF, plik GeoPackage lub format tabelaryczny.

For Farm Input Companies.png

Dzięki naszemu pakietowi możesz zwiększyć wartość dodaną dla rolników i zyskać regularnych klientów, wyprzedzając konkurencję.

Dla producentów środków produkcji rolnej | Global Analytics Solutions

Dla producentów środków produkcji rolnej: nasion, nawozów i środków chemicznych

farm-equipment-oems.webp

Producenci sprzętu rolniczego muszą konkurować, podnosząc jego wydajność na polu, zmniejszając zużycie paliwa, poprzez obsługę posprzedażną oraz wprowadzając usługi łączności na polu i rolnictwa precyzyjnego, zapewniane przez pokładowe platformy cyfrowe. Rozwiązania OneSoil pomagają sprzedawcom sprzętu rolniczego utrzymać agrotechników w ekosystemach swoich firm.
#### Granice pól 
Ułatw użytkownikom wdrożenie się do Twojej cyfrowej platformy i dodanie do niej swoich pól. Dokładność 5×5 m nie jest wykorzystywana do rolnictwa precyzyjnego, stanowi jednak świetne narzędzie do płynnego angażowania użytkowników bez potrzeby ręcznego wytyczania granic lub pobierania ich z plików zewnętrznych.
#### Strefy produktywności
Nasze niezwykle dokładne strefy produktywności powstają w oparciu o zdjęcia satelitarne i są obliczane za pomocą opracowanych przez nas algorytmów uczenia maszynowego, które je ustalają, porównując strefy pola na podstawie zdjęć z satelity Sentinel-2 wykonanych na przestrzeni kilku lat. 

Modele zostały wyszkolone i są stale ulepszane z wykorzystaniem prawdziwych danych wyjściowych zgromadzonych z ponad 1 miliona hektarów pól. 

Porównaliśmy rzeczywiste wartości plonów z indeksami NDVI na różnych etapach rozwoju roślin w celu identyfikacji wzorców do budowy modeli uczenia maszynowego. W efekcie nasze strefy produktywności wykazują najwyższą korelację z rzeczywistymi danymi w porównaniu do wielu innych wiodących rozwiązań dla zmiennej aplikacji.

![compare-productivity.png](https://os-strapi-assets-devoted-silkworm.s3.eu-central-1.amazonaws.com/compare_productivity_39df541258.png)
### Formaty dostawy danych:
###### GeoJSON,
###### API,
###### Geoserver API, GeoJSON, GeoTIFF, plik GeoPackage lub format tabelaryczny.

For Farm Equipment OEMs.png

Rozwiązania OneSoil pomagają sprzedawcom sprzętu rolniczego utrzymać agrotechników w ekosystemach swoich firm.

Dla producentów sprzętu rolniczego | Global Analytics Solutions

Dla producentów sprzętu rolniczego

trading-companies.webp

Producenci, sprzedawcy i użytkownicy zbóż i nasion roślin oleistych z całego świata dostosowują swoje strategie sezonowe do spodziewanych plonów. 

Rozwiązania OneSoil dla przedsiębiorstw handlowych pomagają prognozować plony w konkretnych regionach i zapewniają kluczowe informacje dla procesu decyzyjnego, umożliwiając reagowanie na wahania cen i ryzyko produkcji. 
#### Wykrywanie upraw
Wykrywanie upraw w trakcie sezonu oraz raportowanie areału umożliwia opracowywanie prognoz plonów w oparciu o niezależne źródła danych. 

Przygotuj strategię na sezon i znacząco obniż ryzyko handlowe dzięki wiarygodnemu partnerowi, dostarczającemu dane. 
#### Daty wysiewu
Dodatek do naszego wykrywania upraw, który umożliwia dokładne określenie dat wysiewu i zapewnia informacje pozwalające określić prognozy czasowe i spodziewane plony.
#### Klasyfikacja pola
Względne porównanie wydajności konkretnych pól, regionów lub sezonów poprzez ocenę NDVI i wskaźników klimatycznych. 

### Formaty dostawy danych:
###### GeoJSON,
###### API,
###### Geoserver API, GeoJSON, GeoTIFF, plik GeoPackage lub format tabelaryczny.

For Trading Companies.png

Rozwiązania OneSoil dla przedsiębiorstw handlowych pomagają przewidzieć plony w danym regionie i zapewniają kluczowe informacje dla procesu decyzyjnego.

Dla przedsiębiorstw handlowych | Global Analytics Solutions

Dla przedsiębiorstw handlowych

carbon-platforms.webp

Jeśli prowadzisz platformę, na której rolnicy mogą generować kredyty węglowe w zamian za zróżnicowane praktyki rolnicze, prawdopodobnie potrzebujesz wysokiej jakości danych, aby monitorować, zgłaszać i weryfikować ich deklaracje. 

Rolnicy mogą zwiększyć pochłanianie dwutlenku węgla przez glebę i ograniczyć emisje gazów cieplarnianych, stosując pewne praktyki, takie jak ograniczenie orki, stosowanie międzyplonów i kontrolowanie dawek nawozu. Platformy handlu emisjami muszą korzystać z właściwych narzędzi, aby generować kredyty węglowe, na które występuje duże zapotrzebowanie w świecie korporacji. 

Dlatego też rozwiązanie dla platform handlu emisjami od OneSoil zapewnia wartość dodaną poprzez podniesienie precyzji czynności w ramach monitorowania, raportowania i weryfikacji (MRV).
#### Rozpoznawanie granic pól i areału, kolejności upraw i dat wysiewu, praktyk uprawowych* i międzyplonów* w oparciu o dane satelitarne
*dostępne wkrótce
#### Granice pól
Identyfikacja granic i areału pól, na których zostaną zastosowane ekologiczne metody uprawy.
#### Wykrywanie upraw
Identyfikacja kolejności upraw dla ostatnich 6 lat.
#### Daty wysiewu i zbiorów
Automatyczna identyfikacja dat wysiewu i zbioru.
#### Praktyki uprawowe i międzyplony
Analiza obecności ekologicznych metod uprawy.

### Formaty dostawy danych:
###### GeoJSON,
###### API,
###### Geoserver API, GeoJSON, GeoTIFF, plik GeoPackage lub format tabelaryczny.

For Carbon Platforms.png

Rozpoznawanie granic pól i areału, kolejności upraw i dat wysiewu w oparciu o dane satelitarne.

Dla platform handlu emisjami | Global Analytics Solutions

Dla platform handlu emisjami

financial-institutions.webp

Kumulacja ryzyka, pokusa nadużycia i selekcja negatywna stanowią poważne problemy w przypadku ubezpieczania upraw. Niezbędne dane o gospodarstwach nie są weryfikowane i mogą podlegać manipulacjom, co może na przykład ,doprowadzić do gromadzenia niezgodnych z prawdą danych o plonach dotyczących ubezpieczonego pola bądź uprawy. Prowadzi to do nadmiernie wysokich składek ubezpieczeniowych. 

W połączeniu z danymi satelitarnymi algorytmy uczenia maszynowego OneSoil umożliwiają opracowanie wiarygodnych, parametryzowalnych i skalowalnych danych specjalnie dla ubezpieczonej uprawy na danych polu. Otwiera to zupełnie nowe możliwości. 

Nasze dane mogą zostać wykorzystane przez ubezpieczycieli bezpośrednich i reasekuratorów do oceny ryzyka i szkód: 
◦ Określanie profilu ryzyka dla ubezpieczeń upraw od jednego ryzyka (SPCI) jak i ubezpieczeń upraw od wielu ryzyk. (MPCI) 
◦ Zwiększenie dokładności prognoz dla rzeczywistych rekompensat, które należy wypłacić, zwiększając płynność w przypadku szkód. 
◦ Ocena szkód spowodowanych przez powódź lub suszę oraz ocena bilansu wodnego i modeli wzrostu roślin.
#### Granice pól
Określanie granic i areału ubezpieczonych pól.
#### Wykrywanie upraw
Identyfikacja kolejności upraw dla ostatnich 6 lat.
#### Daty wysiewu i zbiorów
Automatyczna identyfikacja dat wysiewu i zbioru.
#### Klasyfikacja pola
Względne porównanie wydajności konkretnych pól, regionów lub sezonów poprzez ocenę NDVI i wskaźników klimatycznych używanych do oceny ryzyka.

### Formaty dostawy danych:
###### GeoJSON,
###### API,
###### Geoserver API, GeoJSON, GeoTIFF, plik GeoPackage lub format tabelaryczny.

For Financial Institutions.png

Dzięki danym satelitarnym algorytmy OneSoil umożliwiają opracowanie wiarygodnych, parametryzowalnych i skalowalnych danych dla uprawy na danych polu.

OneSoil Global Analytics: uzyskaj dane rolnicze dla dowolnego regionu