En Mapsens® seguimos desarrollando aplicaciones basadas en machine learning para automatizar tareas de detección. En esta entrada os mostramos como estamos usando redes neuronales profundas para detectar palmas aceiteras en ortofotografías tomadas por drones a la vez que se estima su estado de salud. Ejemplo de detección de la red neuronal. La función que se presenta permite [...]
En Mapsens® reunimos y analizamos datos de diferentes fuentes (drones, estaciones meteorológicas, satélite…) para obtener información útil, con el fin de ofrecer una exhaustiva monitorización de cultivos de nuestros clientes. Aunque esta información de por sí es valiosa, el tener acceso a mediciones del terreno en tiempo real abre un abanico de interesantes posibilidades, especialmente crear alarmas [...]
El desarrollo de la inteligencia artificial en los últimos años, junto con el aumento de la potencia de los ordenadores y la inmensa cantidad de información disponible, ha conllevado logros realmente sorprendentes en campos como el reconocimiento del lenguaje y la visión artificial. Una de las claves de estos éxitos han sido las técnicas del llamado deep [...]
Oficina de México (Ciudad de México) Insurgentes Sur 1898, Piso 14, Florida, Álvaro Obregón, Ciudad de México (CDMX), c.p. 01030 + 52 55 4326 8287 info@mapsens.com
En esta entrada os mostramos los beneficios del Índice de Clorofila para el seguimiento de cultivos. Este tipo de índices los utilizamos dentro de Mapsens® Agro para responder a las necesidades concretas de nuestros clientes. Incluimos un ejemplo de cálculo real de un cultivo de olivar intensivo de Argentina. […]
En Mapsens® Solar trabajamos en la optimización del procesado de datos térmicos y su posterior análisis para la supervisión de plantas solares. En este ejemplo os mostramos de unos datos de una planta solar obtenidos con un eBee Plus con cámara térmica thermoMap y cámara RGB S.O.D.A. En el ejemplo os mostramos un visor interactivo donde se [...]
Iniciamos el proyecto: Mapsens® es una suite de aplicaciones Smart enfocadas a mejorar la gestión y el control de los proyectos y explotaciones. Para ello se implementan diferentes fuentes de información (drones, satélites, sensores, estaciones meteo, predicciones) que se combinan con diferentes formas de análisis GIS, Teledetección, Machine Learning, IA, etc. Esta potente combinación permitirá llevar un [...]
