Térinformatikai
és távérzékelési megoldások

az agrárium számára

2016 óta

AGRONmaps Pro TimeLine – időalapú növényállapot-elemzés műholdas adatokkal

Az AGRON Analytics Kft. az Európai Unió támogatásával, a Digitális Megújulás Operatív Program Plusz keretén belül valósítja meg az AGRONmaps Pro TimeLine modul fejlesztését, amely a műholdas távérzékelési adatok idősoros feldolgozására épül. A fejlesztés célja a növényállomány állapotváltozásainak korai felismerése és a precíziós gazdálkodási döntések hatékony támogatása.

PROJEKTADATOK

Kedvezményezett neve:
AGRON Analytics Korlátolt Felelősségű Társaság

A fejlesztés tárgya:
AGRONmaps Pro TimeLine – Digitális termék-innovációs fejlesztés az AGRON Analytics Kft.-nél

Projekt azonosító száma:
DIMOP_PLUSZ-1.1.2/A-24-2025-00139

Megvalósítás helyszíne:
2111 Szada, Pazsaki utca 26.

Projekt teljes költsége:
35 400 469 Ft

Szerződött támogatás összege:
24 780 328 Ft (vissza nem térítendő támogatás)

A projekt tervezett fizikai befejezésének napja
2027.06.30.

PROJEKT CÉLJA

Az AGRONmaps Pro TimeLine modul fejlesztése az AGRON Analytics Kft. precíziós mezőgazdasági szoftvermegoldásának, az AGRONmaps Pro rendszernek egy új, innovatív funkcióval történő bővítése.


Cél: A modul célja, hogy a hagyományos, utólagos értékelésre épülő agrármonitoring megoldásokkal szemben valós idejű, táblaszintű adatintegrációt, idősoros elemzést és prediktív riasztásokat tegyen lehetővé. A fejlesztés eredményeként a gazdálkodók gyorsabb, pontosabb és előrelátóbb döntéseket hozhatnak, ami növeli a termelés hatékonyságát és optimalizálja az erőforrás-felhasználást.

A fejlesztés kulcselemei és újdonságai:

  1. Integrált Idővonal Vizualizáció: A modul egyetlen grafikus felületen jeleníti meg az adott mezőgazdasági tábla időbeli változásait. Ötvözi a műholdas távérzékelési adatokat (pl. Sentinel II) és a gazdálkodói beavatkozások történetét (pl. vetés, kijuttatás, betakarítás).

  2. Prediktív Riasztási Rendszer: Egy új, szabályalapú logikai fán és kezdetleges gépi tanuláson (Machine Learning) alapuló anomáliaészlelő modell kerül bevezetésre. Ez az algoritmus képes megtanulni a korábbi évek tipikus adatminta-viselkedését, és eltérések (anomáliák) esetén valós idejű riasztásokat küld (pl. e-mailben, SMS-ben), előre jelezve a növekedési stresszt vagy a hozamcsökkenést megelőlegező jeleket.

  3. Fejlett Adatkezelési Architektúra: A rendszer nagy mennyiségű idősoros adatot (Big Data) kezel a gyorsaság és skálázhatóság érdekében, PostgreSQL + PostGIS térbeli adatbázisra építve, így biztosítva a másodperces válaszidőt a komplex elemzéseknél.

A projekt a digitális agrárinformatika terén egyedi, versenyképes és exportképes megoldást hoz létre, amely közvetlenül hozzájárul a magyarországi precíziós mezőgazdaság digitalizációjához.