IA y datos satelitales que le indican exactamente dónde la vegetación amenaza su red y qué puede hacer legalmente al respecto.
Este es el momento que todo operador de red necesita ver con claridad. Al brotar las hojas, se ve qué podas de invierno se completaron realmente, dónde el rebrote ya se está acelerando y qué corredores se acercan más rápido a su distancia de seguridad. BioGuard se lo muestra en tiempo real, desde el momento en que lo activa. Toda su red, clasificada y ordenada por riesgo, esta misma semana.
Una línea eléctrica no sigue las carreteras. Atraviesa montañas, valles, bosques, ríos y tierras de cultivo, y cada metro de ese corredor tiene sus propias normas, temporadas y riesgos.
Cada zona tiene normas, riesgos y restricciones de calendario distintos
De la imagen satelital a la orden de trabajo firmada: totalmente automático, totalmente documentado, totalmente conforme.
Lecturas breves para operadores de red, agrónomos y equipos de sostenibilidad. Sin relleno.
Las inspecciones en helicóptero, los ciclos anuales de revisión y la poda reactiva ya no bastan. El crecimiento de la vegetación impulsado por el clima ha superado el modelo antiguo.
Una distribuidora típica gestiona entre 20 000 y 80 000 km de líneas de media y alta tensión. Inspeccionarlas todas cada año supone un coste elevado, solo para ver el problema, no para resolverlo. Y cuando llega la cuadrilla, los datos ya tienen 12 meses.
Sentinel-2 ofrece imágenes actualizadas cada 5–10 días con una resolución de 10 m. Con la clasificación por IA de BioGuardNet, cada vano recibe una puntuación de riesgo, la identificación de especies y una comprobación de la distancia de seguridad (DPA), de forma automática y continua, por 5–12 €/km/año todo incluido.
¿Quiere ver analizada su propia red?
Solicitar piloto gratuito →La Directiva sobre información corporativa en materia de sostenibilidad exige ahora a las empresas eléctricas informar en detalle de su impacto en la biodiversidad. Las estimaciones ya no se aceptan.
Las empresas eléctricas deben documentar qué especies hay en sus corredores, qué intervenciones se realizaron, si alguna tuvo lugar en zonas N2K y cuál fue la variación del NDVI antes/después. Cada año. Por tramo de corredor.
Cada análisis de BioGuard genera datos de cumplimiento estructurados: especies detectadas, estado N2K por vano, historial de intervenciones, variación del NDVI y confirmación fotográfica mediante FieldGuard. El módulo Executive Report produce un documento listo para la CSRD, sin hojas de cálculo.
Vea un informe de cumplimiento CSRD/ESRS E4 de ejemplo.
Descargar ejemplo →La infraestructura satelital creada para la gestión de la vegetación en líneas eléctricas resulta igual de potente para la monitorización agrícola, a escala de país.
Ambrosia artemisiifolia (ambrosía común) es la planta invasora más alergénica de Europa. Según la normativa de la PAC, las parcelas infestadas pueden perder el derecho a ayudas, pero la detección ha dependido de inspecciones manuales. Demasiado lentas, demasiado caras, demasiado tardías.
AgriGuard identifica ambrosía, trigo, maíz, girasol y colza con en torno a un 94 % de exactitud mediante índices espectrales de Sentinel-2 y el calendario fenológico. Se integra con MePAR (Hungría), InVeKoS (Alemania), APIA LPIS (Rumanía) y ARIMR LPIS (Polonia), vinculando directamente los datos de campo con los límites de parcela con derecho a ayudas.
Monitorización agrícola a gran escala. Permítanos mostrarle su región.
Solicitar demostración de AgriGuard →Una red neuronal de doble cabeza entrenada con datos de radar Sentinel-1, multiespectrales Sentinel-2 y LiDAR, que identifica lo que crece en su corredor antes de que su cuadrilla lo pise.
BioGuardNet-H clasifica simultáneamente la especie (Pinus halepensis, Quercus ilex, Quercus suber, Populus, Salix y otras) y estima la altura del árbol en metros. Las capas compartidas de extracción de características hacen que ambas salidas sean más precisas que con dos modelos separados.
En el emplazamiento de validación de Győr (28.998 muestras): RMSE de altura de 0,312 m. En un piloto en el sur de Europa (1.196 muestras, 5 especies): en torno a un 94 % de exactitud.
Nuestro Training Studio permite a los clientes aportar datos LiDAR a cambio de un piloto gratuito. El modelo mejora de forma continua: cuantos más datos locales entran, más preciso resulta para su geografía concreta.
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Iniciar el intercambio →La distancia entre «sabemos dónde está el riesgo» y «la cuadrilla está en el lugar correcto con los permisos correctos» es donde fracasan la mayoría de los programas de gestión de la vegetación.
Desde la vista de Matriz de riesgo, usted selecciona vanos con el lazo, filtra por zona del contratista y el sistema comprueba las restricciones N2K, valida la ventana meteorológica, calcula el coste estimado, asigna al contratista adecuado y genera una instrucción de trabajo en PDF, de forma automática.
Los paquetes de trabajo se envían directamente a órdenes de mantenimiento de SAP PM mediante API REST. El estado se sincroniza de vuelta a medida que avanza el trabajo de campo. La app móvil FieldGuard confirma la finalización con GPS, foto y NDVI antes/después. El ciclo se cierra.
Vea el flujo completo, desde la imagen satelital hasta la orden de trabajo firmada.
Ver la demostración →Empiece con un piloto gratuito sobre los datos de su propia red. Sin compromiso. Sin coste de puesta en marcha.
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