we use and extend FOSS4G software a

we use and extend FOSS4G software across our tech-stack to give Farmers the tools required to run their farms more effectively and efficiently. We do this by integrating GDAL, PDAL, PostGIS, pgRouting, PostgreSQL Pointcloud, Shapely, JSTS and Leaflet with commercial GIS to address several significant problems faced by Farmers:

- Tools that allow a Farmer to manage their fields from different perspectives.
- Background pipelines to digest ever-growing meteorological and climate datasets that inform models to answer immediate and near-term questions regarding the condition of a Grower's fields.
- Ability to process, store and analyze machine data (large pointcloud-like datasets generated whenever a farm equipment is in operation).
- Routing mechanisms to efficiently plan the route of over-sized equipment between fields and sets fields taking into account road restrictions.

We will discuss how we implemented the above in a little over a year and share lessons learned while doing this on Amazon AWS.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เราใช้ และขยายซอฟต์แวร์ FOSS4G ข้ามกองเทคโนโลยีของเราเพื่อให้เกษตรกรเครื่องมือที่จำเป็นต้องเรียกใช้ฟาร์มของตนได้อย่างมีประสิทธิภาพ และมีประสิทธิภาพ เราทำเช่นนี้ โดยบูรณาการ GDAL, PDAL, PostGIS, pgRouting, PostgreSQL Pointcloud, Shapely, JSTS และแผ่นพับกับ GIS เชิงพาณิชย์เพื่อแก้ไขปัญหาสำคัญหลายอยู่ต้องเผชิญกับเกษตรกร:-เครื่องมือที่ช่วยให้เกษตรกรจัดการเขตข้อมูลจากหลายมุมมอง-พื้นหลังท่อย่อยเจริญอุตุนิยมวิทยาและภูมิอากาศชุดข้อมูลที่แจ้งแบบตอบคำถามทันที และระยะสั้นเกี่ยวกับสภาพของเครื่องปลูก-ความสามารถในการประมวลผล เก็บ และวิเคราะห์ข้อมูลเครื่อง (เหมือน pointcloud ชุดข้อมูลขนาดใหญ่สร้างขึ้นเมื่อใดก็ ตามที่อุปกรณ์ฟาร์มกำลังทำงาน)-กลไกการสายงานการผลิตการวางแผนเส้นทางของอุปกรณ์ขนาดใหญ่ระหว่างและฟิลด์ชุดคำนึงข้อจำกัดถนนบัญชีได้อย่างมีประสิทธิภาพเราจะหารือเกี่ยวกับวิธีเราดำเนินการข้างต้นในน้อยกว่าปี และร่วมเรียนรู้ในขณะที่ทำเช่นนี้บน Amazon AWS

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เราใช้ซอฟแวร์และขยาย FOSS4G ข้ามของเรามีเทคโนโลยีสแต็คที่จะให้เกษตรกรมีเครื่องมือที่จำเป็นในการทำงานฟาร์มของพวกเขาได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นและมีประสิทธิภาพ เราทำเช่นนี้โดยการบูรณาการ GDAL, PDAL, PostGIS, pgRouting, PostgreSQL Pointcloud หุ่นดี, JSTS และแผ่นพับด้วยระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ในเชิงพาณิชย์เพื่อแก้ไขปัญหาอย่างมีนัยสำคัญหลายที่ต้องเผชิญกับเกษตรกร:

-. เครื่องมือที่ช่วยให้เกษตรกรในการจัดการสาขาของพวกเขาจากมุมมองที่แตกต่างกัน
- ท่อพื้นหลัง ที่จะแยกแยะเคยเติบโตชุดข้อมูลอุตุนิยมวิทยาและสภาพภูมิอากาศที่แจ้งรุ่นที่จะตอบคำถามในทันทีและในระยะใกล้เกี่ยวกับสภาพของเขตข้อมูลเกษตรกรผู้ปลูกได้.
- ความสามารถในการประมวลผลการจัดเก็บและวิเคราะห์ข้อมูลเครื่อง (ใหญ่ชุดข้อมูล pointcloud เหมือนสร้างขึ้นเมื่อใดก็ตามที่อุปกรณ์ฟาร์ม ในการดำเนินงาน).
-. กลไกการสายงานการผลิตให้มีประสิทธิภาพการวางแผนเส้นทางกว่าขนาดอุปกรณ์ระหว่างเขตข้อมูลและกำหนดเขตโดยคำนึงถึงข้อ จำกัด ถนนบัญชี

เราจะหารือเกี่ยวกับวิธีการที่เราดำเนินการดังกล่าวข้างต้นในน้อยกว่าหนึ่งปีและส่วนแบ่งการเรียนรู้ในขณะที่ทำเกี่ยวกับเรื่องนี้ Amazon AWS