Sky-land plataforma integrada de análisis de big data agrícola y soporte de decisiones
Plataforma de Análisis y Soporte de Decisiones de Big Data Agrícola Integrada Tierra-Espacio
Resumen de la Solución
Integra datos de IoT, datos de teledetección satelital, datos meteorológicos, datos de mercado y datos de gestión de producción. Utilizando tecnologías de big data e IA para análisis y minería de datos en profundidad, proporciona soporte de decisiones para operadores agrícolas y gobiernos en planificación de producción, predicción de crecimiento, alerta de plagas, estimación de rendimiento y análisis de mercado.
Imágenes de la Solución
Áreas de Aplicación
Grandes explotaciones agrícolas, cooperativas agrícolas, parques agroindustriales y departamentos gubernamentales de gestión agrícola.
Cultivos Aplicables
Todo tipo de cultivos, con aplicaciones más profundas particularmente en cultivos básicos (arroz, trigo, maíz).
Introducción Detallada de la Solución
Agregación de Datos
A través de múltiples métodos como API, crawlers y dispositivos IoT, agrega grandes cantidades de datos del "espacio (teledetección), tierra (IoT) y humano (entrada manual)".
Procesamiento de Datos y Modelado
Limpia e integra datos heterogéneos de múltiples fuentes, y utiliza algoritmos de machine learning para construir modelos profesionales de análisis agrícola (como modelos de predicción de rendimiento e identificación de enfermedades).
Aplicaciones para la Toma de Decisiones
Para el productor: Proporciona recomendaciones sobre tiempos óptimos de siembra, fertilización, riego y cosecha; genera mapas de prescripción para operación variable.
Para la gestión: Genera mapas de distribución de cultivos regionales, mapas de monitoreo de crecimiento y mapas de estimación de rendimiento para ayudar a la supervisión gubernamental y la distribución de subsidios.
Para el mercado: Analiza tendencias de precios, predice riesgos de mercado y guía las estrategias de venta.
Presentación Visual
Presenta los resultados del análisis de forma intuitiva a través de mapas SIG, gráficos e informes.
Aspectos Técnicos Destacados
Monitoreo Integrado "Espacio-Tierra"
Combina la macro-observación por satélite y la observación precisa con IoT para dimensiones de análisis más completas.
Modelos Agrícolas Profesionales
La ventaja principal radica en la combinación de un profundo conocimiento agrícola con la tecnología de IA, haciendo los modelos más adecuados para la práctica agrícola.
Análisis Predictivo
No solo describe la situación actual, sino que también predice el futuro (rendimiento, precio, riesgos), logrando la transición de "corrección posterior" a "alerta temprana".
Colaboración en la Cadena Industrial
Puede conectar los eslabones de preproducción, producción y posproducción, promoviendo la integración de los sectores primario, secundario y terciario.
Principales Parámetros Técnicos
Efectos de la Aplicación
Casos de Éxito
Proyecto de Granja Moderna en el Condado de Lishu, Jilin
Introducción del Proyecto
Sinochem Agriculture proporciona servicios integrales de "plan de cultivo + toma de decisiones basada en big data" para la granja demostrativa MAP en el condado de Lishu, provincia de Jilin, creando un modelo de gestión inteligente para el cultivo de maíz.
Efectos de la Implementación
En comparación con la agricultura tradicional, el rendimiento por mu aumentó aproximadamente un 10%, el uso de fertilizantes químicos y pesticidas disminuyó alrededor de un 15%, y el ingreso integral por mu aumentó en más de 200 yuanes. Se ha logrado la estandarización y cientificación del cultivo del maíz.
Resumen de Comentarios de Usuarios
"Antes, cultivábamos siguiendo lo que hacían los demás. Ahora la plataforma de Sinochem nos dice cuándo hacer qué y cuánto, lo que nos da mucha confianza. Al hacer cuentas a fin de año, realmente ganamos más que en años anteriores."
— Agricultor Wang **, Condado de Lishu, Jilin
"Como gerente de la cooperativa, la plataforma nos ha ayudado a lograr una gestión precisa: está claro qué campos necesitan fertilización y cuáles control de plagas. Las compras y operaciones unificadas han reducido significativamente los costos."
— Li **, Cooperativa de Cultivo de Maíz, Jilin
"La predicción de rendimiento de la plataforma es muy precisa. Sabemos aproximadamente cuánto cosecharemos con un mes de anticipación, lo cual es de gran ayuda para organizar el almacenamiento y contactar compradores, evitando los problemas de excedentes de años anteriores."
— Zhang **, Comprador de Productos Agrícolas
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