Overzicht
Onze testservice beoordeelt de nauwkeurigheid van de biomassa-inschattingsmogelijkheden van uw systeem. U kunt ervoor kiezen om uw model virtueel te evalueren met behulp van bestaande datasets, zoals satelliet- of beeldgegevens, of we kunnen nieuwe veldgegevens verzamelen met onze veldbemonsteringsapparatuur specifiek voor uw behoeften. De belangrijkste beoogde gewassen van de biomassaschatting zijn grasland, klaver en alfalfa, maar ook graangewassen zijn mogelijk. Aangezien opbrengst en biomassa sterk gecorreleerd zijn in grasland, kunnen beide met deze test worden bepaald. We bieden resultaten met behulp van statistieken zoals Pearson correlatie / R-kwadraat en MSE / MAE om u een duidelijk beeld te geven van de prestaties van uw model.
Meer over de service
Hoe kan de dienst u helpen?
Deze test geeft u duidelijke, objectieve inzichten in de werkelijke prestaties van uw AI-gebaseerde biomassaschattingssysteem, waarbij de onzekerheid wordt aangepakt over hoe goed het functioneert onder verschillende veldomstandigheden. Na de test kunt u profiteren van onze grondwaarheidsgegevens, die we bemonsteren met onze specifieke tools, evenals de vergelijking van uw model met ons model.
Hoe de dienst zal worden geleverd
De test wordt uitgevoerd op een veld bij ons instituut in Oostenrijk. Het is echter ook mogelijk om een test bij u op locatie uit te voeren. Na de test ontvangt u een rapport over de kwaliteit van de raming van de biomassa in termen van maatstaven zoals de gemiddelde kwadratische fout en de correlatie van Pearson. Daarnaast worden metagegevens over het veld en het weer vastgelegd. Seizoensgebonden is de test mogelijk tussen maart en oktober; in het geval van het testen van het model tegen ons model, is de test mogelijk het hele jaar door. De klant brengt een Docker container met hun model erin.
Service maatwerk
De test kan op verschillende niveaus worden aangepast. Een van de belangrijkste parameters is het gewas, het aantal herhalingen en de locaties van de test. Ook is het mogelijk om de biomassaopbrengst gedurende de gehele groeiperiode te schatten. De test is niet afhankelijk van goede omgevingsomstandigheden, omdat het nemen van monsters met de hand gebeurt en dus mogelijk is, zelfs als het veld modderig is. Als uw model afhankelijk is van satellietgegevens, kan de kans op vertragingen als gevolg van clouddekking een factor zijn.
Sector
Akkerbouw
Testtype
Software- of AI-model
Soort dienst
Verzameling van testgegevens
Prestatie-evaluatie
Testontwerp
Uitvoering van de test
Testopstelling
Land van levering
Land van levering:
Bij de gebruiker
Op afstand
