Planetary Variables: Soil Water Content

Determining the quality of a Planetary Variable like Soil Water Content is an important and challenging task. Like all data products derived from satellite observations, Soil Water Content has some uncertainty associated with its measurements, but it is not always easy to quantify this uncertainty, but luckily, we can compare them against measurements from sensors in the field.

In this white paper we explore the two-part evaluation of product quality and performance. First we assess how Soil Water Content performs across an area when compared to measurements from specific points. Second, we provide a temporal validation study where we compare time series from our Soil Water Content products to ground sensors from different regions across the globe.

Fill out the form below to download this resource:

Os sistemas de integração lavoura-pecuária (ILP) têm sido adotados no Brasil como uma abordagem pioneira para garantir sustentabilidade econômica e ambiental na produção agropecuária.

Nesse contexto, a utilização de séries de imagens de satélite de alta frequência temporal e alto detalhamento espacial, em conjunto com abordagens robustas de inteligência artificial, se destacam como uma das mais eficientes maneiras de analisar sistemas ILP, auxiliando produtores rurais e organizações do setor em importantes tomadas de decisão.

Nesse contexto, a utilização de séries de imagens de satélite de alta frequência temporal e alto detalhamento espacial, em conjunto com abordagens robustas de inteligência artificial, se destacam como uma das mais eficientes maneiras de analisar sistemas ILP, auxiliando produtores rurais e organizações do setor em importantes tomadas de decisão.