Arquitectura multicapa que combina datos de sensores, satélites e IA para predecir con 12 horas de antelación
El modelo integra datos multifuente en un pipeline de procesamiento completamente automatizado
Datos brutos de múltiples fuentes fusionadas en tiempo real.
Transformación de datos brutos a índices ecológicos calibrados.
Predicción multicapa con modelos entrenados en 20 años de datos.
Nuestros drones capturan 5 bandas espectrales (Blue, Green, Red, Red Edge, NIR) que permiten calcular índices biofísicos con resolución de 3-5 cm/pixel.
NDVI — Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada
Normalized Difference Vegetation Index
0.00 – 1.00 · < 0.35 = estrés hídrico
Enhanced Vegetation Index
0.00 – 1.00 · < 0.25 = riesgo alto
Normalized Diff. Moisture Index
-1.0 – +1.0 · < 0.10 = combustible seco
Soil Adjusted Vegetation Index
0.00 – 1.00 · Calibrado por zona
Fuel Moisture Content
60% – 200% · < 80% = EXTREMO
Land Surface Temperature
°C · > 45°C umbral crítico
Curva ROC del Modelo
Ventana Temporal de Predicción
Cobertura por Región
Rásteres multibanda con datos NDVI, LST, FMC proyectados en EPSG:4326
Resolución 3-10 cm/pxVectores de zonas de riesgo, áreas quemadas y polígonos de alerta
Compatible QGIS / ArcGISFormato abierto para integración web y aplicaciones de análisis espacial
API REST disponibleVisualización directa en Google Earth y plataformas de gestión territorial
Con estilos dinámicosSeries temporales multidimensionales de variables meteorológicas y de vegetación
CF Conventions 1.8Datos tabulares de indicadores por parcela para análisis estadístico y reporting
Con metadatosServicios web OGC para integración con plataformas GIS institucionales
OGC compliantNubes de puntos LiDAR procesadas para análisis 3D de estructura vegetal
Clasificación automática