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前NASA科学家创业,“佳格”通过卫星+深度学习切入农业大数据

       

       通过大数据指导精准农业种植的趋势毋庸置疑,国内外也已出现不少农场管理软件辅助数据化运营,但在产生落地应用前,如何获取数据是摆在创业公司面前的第一问题。


       除了从农技、农产品流通等偏重线下的服务切入,市场上也不乏物联网、卫星遥感、无人机等数据采集技术。此前36氪报道过不少通过物联网硬件切入种植的公司,比如CropX、Sentek、Apitronics、e-kakashi (日本)和Insentek(中国)、大气候农业,但这种方式铺设成本较高,也许更适合经济农作物和细分场景,比如Agrilyst(温室种植)、Edyn(都市人后院种植)等公司做的事情。

       而卫星遥感数据则能以较低成本快速获取大面积农田的数据,此类公司如Descartes Labs(从美国国家实验室剥离)、乳业巨头Land O’Lakes于2013年收购的Geosys、Mavrx(由于卫星图像会被云层遮挡、分辨率低,已经转向无人机监测农业生产)等。

       农业巨头孟山都在此也有布局,2013年其以9.3亿美元收购加州气候公司Climate Corporation,通过气象、天气、降雨、地质土壤等数据预测作物产量,从而提供意外天气保险服务。该公司也曾在2012年以2.5亿美元收购种植技术公司Precision Planting。

       最近国内一家名为“佳格大数据”的公司也希望卫星遥感切入农业大数据,该公司由前NASA科学家张弓、美国能源部国家实验室科学家王蕴刚合伙创建,核心成员还有专业卫星影像深度学习算法的顾竹博士、原孟山都中国市场总监张文鹏。

       佳格对标的便是Climate Corporation,以卫星遥感、计算机视觉技术收集、处理、分析数据,并输出SaaS农场管理软件(佳格大数据耘境平台)、空气污染实时监测以及佳格霾图等产品,为农业公司提供资产管理、种植指导等服务,并希望在后期通过大数据切入贷款、保险服务。

       卫星图像的获取已经不是难题(市场上有不少公司提供该服务,36氪曾做过梳理),但由于中国耕地地块分散性严重(2013年我国人均耕地面积只有0.078公顷,在全球239个国家和地区中仅排172位),无法利用美国大片耕地的图像处理方式。



中美农业耕地差异(上图为中国,下图为美国)

       技术公司通常会利用光谱颜色来对卫星遥感图上的耕地分块,但由于中国耕地分散,佳格会通过深度学习算法来做识别,要素包括纹理、地垄方向、间距、稀疏程度等。结合植被动态、过去数十年的气象信息后,通过近红外波段、可见光信息来计算每一块地的光合速率、蒸腾速率(土壤水分含量)等,最终推算出植物生长走势,从而指导种植。

      
通过深度学习算法识别地块

       这呈现在佳格大数据耘境平台这套SaaS农场管理软件上,通过云服务帮助农场管理耕耘、浇灌、播种、施肥、喷洒与收割,部分类似于2011年创建的硅谷公司FarmLogs。


耘境综合管理平台

       佳格大数据董事长张弓告诉36氪,一些大农场拥有几百亩地,但很少是连成一片的,故而其客户往往首先利用佳格软件进行资产管理,也就是远程可视化查看自家土地,进而对土地分级。再举几个具体的应用场景,佳格通过气象信息预测天气从而帮助农民判断是否要灌溉,避免水资源浪费;根据一块地过去数十年的产量、灾害情况来判断它适合种什么品类、土地资产价值(已经有土流地砖服务商利用佳格做土地资产评估);监测到虫害后,通过软件远程遥控植保无人机去撒药……



远程遥控无人机植保

       目前佳格已经拥有一些管理千亩土地的客户,但并未透露他们的名字以及收费情况。不过张弓表示其远期盈利模式在于金融,比如构建以农业和环境数据为基础的系统风险评估工具,为农业金融提供风控和投资决策分析。

       该公司创建于2015年7月,已于同年9月获得经纬中国和磐谷资本的千万级人民币天使投资,团队已有30人。

转自:36Kr