IA Prithvi, modelo de fundação NASA/IBM, detecta anomalias em qualquer lavoura do Brasil. Não importa a cultura ou o estado — se algo está errado, nós detectamos.
O mesmo tipo de IA que revolucionou linguagem e imagem — agora aplicada à observação da Terra
Modelo de fundação geoespacial
Desenvolvido pela NASA e IBM, Prithvi é um foundation model treinado com bilhões de imagens de satélite do planeta inteiro.
Adaptado para o Brasil
iAgroSat fez o fine-tuning do Prithvi para a agricultura brasileira — safras, solos, climas e culturas específicas do país.
Motor de todos os alertas
Prithvi é o motor por trás de todos os nossos alertas. Café, soja, milho — a mesma IA, adaptada para cada cultura.
Aprendizado contínuo
Cada nova imagem processada refina o modelo. Quanto mais dados, mais precisa a detecção de anomalias.
Detecção
O Que Detecta
6 categorias de anomalia — do estresse hídrico à desfolha por pragas
Seca
Estresse hídrico detectado antes dos sintomas — tempo para irrigar ou acionar seguro.
Geada
Padrões térmicos anômalos identificados com meses de antecedência.
Ferrugem e doenças fúngicas
Alterações espectrais que indicam infecção antes da lesão visível.
Pragas e desfolha
Queda de NDVI localizada indica desfolha por pragas em talhões específicos.
Estresse nutricional
Deficiência de nitrogênio, fósforo ou potássio visível no espectro antes do amarelecimento.
Anomalias genéricas
Qualquer desvio do padrão saudável esperado — a IA detecta mesmo sem saber a causa.
Escala Nacional
Cobertura
13Culturas monitoradas
27Estados brasileiros
8,3 miPropriedades mapeadas
Café
Soja
Milho
Cana-de-açúcar
Algodão
Trigo
Arroz
Feijão
Sorgo
Pecuária
Hortifrutis
Citros
Eucalipto
Pipeline
Como Funciona
Da imagem de satélite ao alerta no celular do produtor
01
Captura Sentinel-2
Satélite Sentinel-2 captura imagem multibanda do seu talhão a cada 5 dias com 10 metros de resolução espacial.
02
Processamento Prithvi
IA Prithvi processa a imagem e compara com o padrão saudável esperado para aquela cultura, naquele estágio fenológico, naquela região.
03
Detecção de desvio
Desvio detectado acima do limiar de confiança gera alerta automático com tipo de anomalia, severidade e localização exata do talhão.
04
Alerta ao produtor
Notificação enviada via WhatsApp e painel web com mapa do talhão, índice de severidade e recomendação de ação.
Por Que É Diferente
Diferenciais
Não depende da cultura
Modelos tradicionais exigem treinamento específico por cultura. Prithvi detecta anomalias em qualquer lavoura porque entende o padrão saudável do planeta.
Não depende da região
Funciona no Cerrado, na Amazônia, no Pampa ou no Semiárido. O modelo foi treinado com a diversidade climática global.
Fenologia integrada
O sistema conhece o estágio fenológico de cada cultura e ajusta os limiares de detecção — evitando falsos positivos na senescência natural.
Escala sem custo marginal
Adicionar uma nova fazenda ou cultura não exige retreinamento. A mesma infraestrutura monitora 1 ou 100.000 propriedades.
Monitore Sua Fazenda com IA
13 culturas. 27 estados. 8,3 milhões de propriedades mapeadas. Modelo de fundação NASA/IBM adaptado para a agricultura brasileira.