ترکیب داده‌های میدانی و ماهواره‌ای:

ابتدا داده‌های آزمایشگاهی و میدانی خاک در بانک اطلاعاتی ما ذخیره می‌شوند. این داده‌ها شامل پارامترهایی همچون درصد شن، سیلت و رس، شوری (EC)، pH و ماده آلی است. سپس این داده‌ها با تصاویر ماهواره‌ای (مانند Sentinel) و اطلاعات سنجش از دور ترکیب می‌شوند.

پردازش با الگوریتم‌های یادگیری ماشین:

الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی روی این داده‌ها آموزش داده می‌شوند. این مدل‌ها الگوهای پیچیده‌ای را که بین بازتاب طیفی خاک در تصاویر ماهواره‌ای و ویژگی‌های واقعی خاک وجود دارد، یاد می‌گیرند.

پیش‌بینی هوشمند در سطح مزرعه:

پس از آموزش مدل، کافی است موقعیت مزرعه شما مشخص شود تا سیستم بتواند به‌طور خودکار ویژگی‌های خاک در آن منطقه را تخمین بزند. این کار به کشاورز این امکان را می‌دهد که بدون صرف هزینه‌های بالای آزمایشگاهی، به‌صورت سریع و دقیق به اطلاعات خاک خود دسترسی پیدا کند.

به‌روزرسانی و یادگیری مداوم:

مزیت هوش مصنوعی این است که با ورود داده‌های جدید، مدل‌ها به‌طور مداوم بهبود پیدا می‌کنند و پیش‌بینی‌ها دقیق‌تر خواهند شد.