昨年、収穫期が近づくにつれ、オラボクンデ・トペは不愉快な驚きに見舞われた。
ナイジェリアのイバダンにあるトペの70万平方メートルのキャッサバ農園では、発育の良い場所もあったが、かなりの区画で作物が青白くカラカラに乾いていたのだ。雨季が予想外に早く終わった影響だ。キャッサバの茎は水に飢え、藁のように枯れていた。
「本当にひどい経験でした」とトペは言い、損失額は5000万ナイラ（3万2000ドル）以上と見積もった。「私たちは奇跡が起こることを祈っていました。しかし、残念ながら手遅れでした」 。
次の植え付けシーズンが近づくと、トペのチームは、再び大きな損失を出さないようにするために、さまざまな方法を検討した。そして、精密農業用の衛星画像とデータを提供する、カリフォルニア州のEOSデータ・アナリティクス（EOS Data Analytics）の力を借りることにした。EOSデータ・アナリティクスは、植物の樹冠を透過する近赤外線域の波長を含む光を利用して、水分レベルやクロロフィル含有量など、さまざまなデータを測定している。
EOSのモデルとアルゴリズムは、オンライン・プラットフォームを通じて毎週、作物の健康状態に関する洞察を提供する。農家はこの情報に基づいて、植え付け時期、除草剤の使用量、肥料の使用、除草、灌漑のスケジュールなどの決定を下すことができる。
EOSが2015年に立ち上がった当初、同社は主に複数の衛星、特に欧州連合（EU）の「センティネル2（Sentinel-2）」が撮影した画像に頼っていた。しかし、EOSで営業チームの責任者を務めるエフヘニー・マルチェンコによると、センティネル2の解像度（分解能）は10メ …