위성
지리공간 데이터와 원격탐사로 포장 전반을 살펴보세요. 시간에 따른 위성 관측을 비교해 식생, 토지 피복 및 상대적인 수분 상태를 확인하세요.
작물에 맞춘 작업 공간에서 영상, 현장 조사와 공간 분석을 연결하세요.
자세한 내용을 보려면 크라운, 선 또는 래스터 셀을 선택하세요.
중심점은 영상 전체에서 눈으로 확인되는 수관의 잎이 모이는 지점에 맞춰집니다. 노란빛 수관은 시각적 예시 분류이며, 병해 진단 결과가 아닙니다.
6개 상품에 대한 샘플 이미지와 분석을 살펴보세요. 이미지 시나리오와 스펙트럼 데이터는 실제 농장을 측정한 것이 아니라 시뮬레이션되었습니다.
보유 영상을 활용하고, 위성 장면을 찾고, 위치 정보가 있는 관측을 수집하며 지도를 한곳에서 관리하세요. AgroSensing은 토지를 살펴보는 사람과 그곳에서 일하는 사람을 연결합니다.
데모 또는 연간 요금제를 활성화할 때 작물을 선택하세요. 작업 공간에는 해당 작물 도구와 공통 지도 제작 및 협업 기능이 표시됩니다.
기름야자고해상도 영상에서 기름야자 수관 중심을 지도화하고, 식재 간격을 살펴보며 현장 확인이 필요한 기하학적 빈 공간을 찾으세요.
선택한 래스터 영상에서 기름야자 수관 중심을 점으로 탐지합니다.
지도에 표시된 야자 점을 연결하고 주변 식재 패턴에 따라 거리를 분류합니다.
지역 식재 간격, 농장 경계와 제외 구역을 활용해 빈 공간 후보를 살펴봅니다.
탐지 결과와 식재 후보 위치는 현장 검증이 필요합니다. 영상 품질과 영상에 보이는 수관 구조가 결과에 영향을 줍니다.
데모 열기식재 및 그루터기 재생재배 기록을 위성영상과 함께 확인하세요. 시간에 따른 사탕수수 구획의 변화를 비교하고 다음 현장 점검의 우선순위를 정할 수 있습니다.
사탕수수 구획의 NDVI를 비교해 군락 녹색도가 고르지 않은 곳을 찾고 현장 확인의 우선순위를 정하세요.
식재일과 그루터기 재생재배 시작일을 바탕으로 월별 녹색도 변화를 살펴보고, 실제 생육 단계는 현장 기록으로 확인하세요.
수확 구획을 검토할 때 식생 활력의 공간 분포를 살펴보세요. 이 지표는 사탕수수 중량이나 당도를 추정하지 않습니다.
레드에지(red-edge) 엽록소 차이를 활용해 사탕수수 양분 상태를 확인할 곳을 정하세요. NPK 함량이나 시비량을 판단하려면 토양 및 잎 검사가 필요합니다.
관개, 강우 및 현장 관측과 함께 사탕수수 구획 사이의 상대적인 군락 수분 분포를 비교하세요.
현재 작물 출력은 보정되지 않은 영상 지표입니다. 생육 단계, 수확량, NPK 농도나 시비 처방을 확정하지 않습니다. 보정된 작물별 모델은 현장 데이터와 검증을 바탕으로 개발될 예정입니다.
데모 열기다년생 커피 구획을 영상 및 현장 자료와 함께 탐색하세요. 구획 사이의 차이를 해석할 때 그늘 피복, 지형 및 관리 기록을 함께 고려하세요.
그늘나무와 혼합 수관 화소의 영향을 고려하면서 커피 구획 사이의 NDVI 차이를 살펴보세요.
월별 수관 녹색도 추세를 커피 현장 기록과 비교하세요. 이 추세만으로 개화나 커피 열매의 성숙을 확인할 수는 없습니다.
식생 활력 분포를 활용해 수확 구획의 현장 확인 지점을 정하세요. 커피 수량과 열매 숙도는 여전히 직접 관찰해야 합니다.
커피 수관의 상대적인 레드에지(red-edge) 엽록소 변화를 살펴보세요. 잎과 토양 시료를 검사해 양분 요구량을 확인하세요.
현장 방문을 계획하기 전에 수관 수분 분포를 그늘, 계절별 강우 및 관개 기록과 비교하세요.
현재 작물 출력은 보정되지 않은 영상 지표입니다. 생육 단계, 수확량, NPK 농도나 시비 처방을 확정하지 않습니다. 보정된 작물별 모델은 현장 데이터와 검증을 바탕으로 개발될 예정입니다.
데모 열기한 장의 영상만 따로 보지 말고 관리 중인 차밭 구획 전체의 분포를 살펴보세요. 영상 촬영일을 전정 및 찻잎 수확 기록과 비교해 세부 점검을 계획하세요.
차밭 구획 사이의 녹색도 균일성을 확인하고 전정, 그늘 및 현장 관측과 함께 차이를 해석하세요.
기록된 전정일 전후의 월별 NDVI 변화를 추적하세요. 새순의 발달은 현장에서 확인하세요.
찻잎 수확 주기 전후의 점검을 계획할 때 식생 활력 차이를 살펴보세요. 이 지표는 보정된 찻잎 생산량 추정치가 아닙니다.
상대적인 수관 엽록소 분포로 차나무 영양 점검의 우선순위를 정하고 잎과 토양 검사로 뒷받침하세요.
차밭 구획의 상대적인 수관 수분을 살펴보고 경사, 강우 및 관개 조건과 비교하세요.
현재 작물 출력은 보정되지 않은 영상 지표입니다. 생육 단계, 수확량, NPK 농도나 시비 처방을 확정하지 않습니다. 보정된 작물별 모델은 현장 데이터와 검증을 바탕으로 개발될 예정입니다.
데모 열기같은 밀 재배 시즌 안에서 포장과 영상 촬영일을 비교하세요. 공간 지표에 파종일과 작물 관측을 더해 주의가 필요한 구역을 찾으세요.
밀 포장 내부와 포장 사이의 NDVI를 비교해 녹색도가 불균일한 구역을 살펴보고 현장 시료 채취 위치를 정하세요.
파종일과 함께 월별 녹색도 추이를 해석하고 실제 밀 생육 단계는 작물 관측으로 확인하세요.
식생 활력 분포를 활용해 수확 전 작물 점검 구역을 선택하세요. 곡물 수량을 산정하려면 보정된 모델과 현장 측정이 필요합니다.
레드에지(red-edge) 엽록소 변화를 살펴본 뒤 밀의 잎과 토양을 대상으로 검사를 진행하세요. 이 지표는 시비량을 처방하지 않습니다.
밀 포장 사이의 군락 수분 차이를 살펴보고 강우, 관개 및 토양 수분 관측과 비교하세요.
현재 작물 출력은 보정되지 않은 영상 지표입니다. 생육 단계, 수확량, NPK 농도나 시비 처방을 확정하지 않습니다. 보정된 작물별 모델은 현장 데이터와 검증을 바탕으로 개발될 예정입니다.
데모 열기
벼논 현장 관측, 이앙일 및 영상을 한 작업 공간에 모으세요. 어린 벼의 군락, 담수 및 배수에 유의하며 계절별 분포를 해석하세요.
어린 벼의 낮은 피복률과 수면 배경을 고려하면서 논의 NDVI 차이를 살펴보세요.
월별 녹색도 변화를 이앙일 및 현장 기록과 비교하고 실제 벼 생육 단계는 현장에서 확인하세요.
식생 활력 분포로 현장 성숙도 점검의 우선순위를 정하세요. 이 지표는 보정된 벼 수량을 제공하지 않습니다.
상대적인 군락 엽록소 분포를 비교하고 양분 관리 결정을 내리기 전에 벼 잎이나 토양 검사를 진행하세요.
담수 및 배수 기록과 함께 군락 수분 변화를 살펴보세요. NDMI는 논의 물 깊이를 측정하는 지표가 아닙니다.
현재 작물 출력은 보정되지 않은 영상 지표입니다. 생육 단계, 수확량, NPK 농도나 시비 처방을 확정하지 않습니다. 보정된 작물별 모델은 현장 데이터와 검증을 바탕으로 개발될 예정입니다.
데모 열기영상과 벡터 레이어를 업로드하거나 Satellite Finder로 해당 지역의 이용 가능한 위성 장면을 찾으세요.
작물별 도구를 열고 입력을 선택한 뒤 실행 전에 출력 이름과 매개변수를 확인하세요.
조사 양식을 공유하여 현장의 좌표, 관측, 사진과 녹음을 수집하세요.
레이어를 정리하고 결과를 함께 살펴보세요. 다음 논의를 위한 지도 레이아웃이나 공유 지도를 준비할 수 있습니다.
공통 GIS 기반이 전문 작물 도구와 일상적인 지도 작업을 연결합니다.
그리기 도구, 래스터 및 벡터 작업 흐름, 스타일 설정, 속성 테이블과 기존 GIS 및 원격탐사 도구 모음을 제공합니다.
지역 영상을 찾고 촬영 범위와 미리보기를 확인한 후 이용 가능한 다운로드 절차를 진행하세요.
위치, 텍스트, 숫자, 날짜, 사진과 녹음이 포함된 현장 양식을 만드세요. 수집한 응답을 지도 레이어에 연결할 수 있습니다.
구성원을 초대하고 데이터와 구성원의 공개 범위를 관리하세요. 프로젝트 채팅에서 협업하고 레이어를 그룹으로 정리할 수 있습니다.
인쇄 레이아웃과 공유 지도를 준비하여 의사결정의 공간적 배경을 전달하세요.
연결된 계정과 SSO 통합 로그인을 통해 활성화된 TechnoGIS 제품에 접근하세요.
위성·드론 영상에 현장 자료, 지리공간 분석 및 Geo AI를 더해 하나의 농업 작업 공간에서 연결하세요.
지리공간 데이터와 원격탐사로 포장 전반을 살펴보세요. 시간에 따른 위성 관측을 비교해 식생, 토지 피복 및 상대적인 수분 상태를 확인하세요.
고해상도 RGB 및 다중분광 영상으로 세부 지도를 만들고 작물 군락을 점검하며 포장 내부의 차이를 살펴보세요.
위치 정보가 포함된 현장 설문에 IoT 센서 측정값을 수동으로 기록하세요. 현장 측정값과 영상을 비교하여 지도상의 패턴을 검증하고 현지 맥락을 더할 수 있습니다.
AI와 머신러닝으로 객체 탐지, 예측 분석 및 자동화된 지리공간 작업을 수행하세요. 예측에는 적합한 데이터, 보정된 모델 및 현장 검증이 필요합니다.
Demo, Starter, Standard, Advanced 또는 Enterprise를 선택하세요. 유료 요금제는 연간 구독이며 처리 포인트가 포함됩니다. 최신 가격과 제공량은 애플리케이션에서 확인하세요.
유료 요금제를 선택하기 전에 작물 작업 공간을 살펴보세요.
데모 시작지도 제작과 작물 영상 작업을 한곳에 모으세요.
요금제 및 포인트 보기팀을 위한 공유 공간 작업 흐름을 구축하세요.
요금제 및 포인트 보기더 넓은 범위의 농업 지도 사업을 지원하세요.
요금제 및 포인트 보기대규모 농업 조직의 요구 사항을 상담하세요.
요금제 및 포인트 보기최신 가격, 포함 포인트, 제한과 이용 조건은 활성화 또는 결제 전에 앱에서 표시됩니다.
기름야자, 사탕수수, 커피, 차, 밀, 벼를 선택할 수 있습니다. 데모나 유료 요금제 활성화 시 하나의 모듈을 선택합니다. 활성 AgroSensing 계정은 작물 설정을 변경할 수 있습니다.
기름야자 수관 탐지는 선택한 고해상도 래스터를 사용합니다. 작물 지표는 지역과 월에 해당하는 이용 가능한 Sentinel-2 영상을 사용합니다. 위성 영상의 가용성, 구름과 영상 해상도에 따라 분석 가능한 내용이 달라집니다.
현재 단계에서는 아닙니다. 이 도구는 지금 식생 활력과 엽록소의 대리 지표를 제공합니다. 신뢰할 수 있는 생육 단계, 수확량 또는 양분량을 구하려면 작물별 보정과 현장 검증이 필요합니다.
네. Survey Mobile은 현장 응답과 좌표를 지도에 연결합니다. 양식 설정에서 로그인과 응답 공개 범위를 제어합니다. 녹음, 위치 정보와 오프라인 동작은 브라우저 권한과 기기 지원에 따라 달라집니다.

원본 고해상도 이미지와 현장 샘플을 기준으로 캐노피 중심점을 검사합니다. 겹치는 면류관, 어린 야자수, 그림자 및 야자수가 아닌 나무를 별도의 불확실성 소스로 기록합니다.
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어떤 스펙트럼 밴드와 공식이 지표를 생성했는지 설명하고 토양, 캐노피 구조, 구름 및 관리가 결과에 어떤 영향을 미치는지 조사합니다. 해석을 작물 및 취득 날짜에 연결하십시오.
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식별 가능한 결정을 뒷받침할 수 있도록 각 설문조사 질문을 설계하고 관찰 내용을 사진, 날짜, 좌표 및 적절한 필드 코드와 연결합니다. 전체 수집부터 검토까지의 주기를 테스트하세요.
기사 읽기 ↗작물, 대략적인 면적 및 목표를 알려주세요. TechnoGIS와 영상, 현장 조사, 팀에 맞는 AgroSensing 요금제에 대해 상담하세요.
독일 슈투트가르트 지역 STEP Park 빌딩
인도네시아 욕야카르타 Jln Pamularsih No 152B
작물을 선택하고 AgroSensing 작업 공간을 탐색하세요.