Previsione dei raccolti

Contesto e obiettivi

La previsione delle colture e delle rese è fondamentale per le cooperative agricole. Conoscere il prima possibile le quantità raccolte, con un dettaglio geografico fine, permette loro di ottimizzare la supply chain, soprattutto nel periodo del raccolto, quando tonnellate di prodotto devono essere lavorate, trasportate e stoccate nei silos.

Risultati

I modelli di previsione dei raccolti servono a inizializzare e anticipare il piano di raccolta, che ora ottimizza la supply chain, con una riduzione di almeno il 10 % dei costi di trasporto e delle emissioni di CO2.

Il nostro approccio

Fase 1: ricostruzione

• Ricostruzione, con le cooperative agricole, di una banca dati unica e ampia dello storico dettagliato di colture e rese

Fase 2: acquisizione

• Acquisizione ed elaborazione di immagini satellitari per costruire indici di vegetazione (NDVI). Combinati con una solida competenza nella previsione, questi indici spaziali e temporali molto dettagliati permettono di collegarli ai tipi di coltura e alle rese.

Fase 3: costruzione

• Modelli di apprendimento automatico che stimano il tipo di coltura e la resa finale con diversi mesi di anticipo, con un errore inferiore al 17 % per oltre l'86 % degli appezzamenti agricoli