Chaque signal des navires d'Orbispect est calculé à l'aide de méthodes basées sur la science évaluée par les pairs, validées par rapport à la vérité au sol indépendante et limitées par une incertitude quantifiée. Nous ne demandons pas aux clients de faire confiance à une boîte noire — nous leur montrons les principes et la chaîne du signal brut à la figure.
La méthodologie complète et les sources de données sont partagées avec la NDA, dans une salle de données sécurisée.
Quatre étapes, chacune en version et reproductible. Un régulateur ou un réassureur peut rejouer n'importe quel chiffre que nous avons jamais émis.
Archives radar et optiques brutes lues directement à la source; corrections atmosphériques et géométriques appliquées sous notre contrôle.
Les séries chronologiques radar et optique alignées par colis; les contrôles par capteurs croisés rejettent les artefacts qu'un seul instrument passerait.
Modèles basés sur la physique assimilés à l'observation. L'apprentissage automatique corrige les résidus — il ne remplace jamais la physique.
Chaque chiffre est livré avec incertitude, lignage et version. Les API et les rapports révèlent les mêmes chiffres — jamais deux vérités.
Les principaux mécanismes scientifiques derrière chaque famille de produits, décrits au niveau des capacités et des principes. Des algorithmes spécifiques, des paramétrages et des sources de données sont partagés avec les clients sous NDA, dans une salle de données sécurisée.
La quantité d'eau que chaque culture trouve, suivie jour après jour de la saison — la demande contre l'offre — sur des bases établies en science agronomique.
Sécheresse lue sur une base calibrée et à plusieurs échelles — stress météorologique, sol et nappes phréatiques combinés en un seul signal, et non en centiles naïfs.
Un moteur à rendement physiquement mis à la terre, continuellement réconcilié avec ce que les satellites observent. Les sorties sont étalonnées avec des limites honnêtes — jamais un seul nombre ne prétendant à la certitude.
Le risque de perte de sol a été résolu sur le terrain réel et le temps réel, district par district, rafraîchi chaque saison.
Un signal orbital de masse d'eau a amené de l'échelle grossière au niveau du district sous contraintes physiques — tendance à long terme séparée du bruit saisonnier, avec une incertitude quantifiée par pixel.
La structure des parcelles — limites, bandes, zones de gestion — est assurée au niveau de décision. Chaque valeur biophysique reste à la résolution native du capteur et n'est jamais rééchantillonnée vers le haut. Nous aiguisons la géométrie, pas la physique.
Le radar voit la structure et l'humidité à travers le nuage; optique lit pigment et vigueur. Deux capteurs indépendants doivent s'entendre avant tout incendie d'alerte — le désaccord déclenche un examen, et non la sortie.
L'apprentissage automatique corrige les modèles; il ne les remplace pas. Un réseau qui apprend les résidus reste honnête quand la saison ne ressemble à rien dans ses données d'entraînement.
Un nombre sans barre d'erreur est marketing. Chaque sortie comporte une incertitude étalonnée, et notre calibrage lui-même est testé en fonction des saisons d'arrêt.
Quand une source est tombée, nous le disons. Pas de replis silencieux, pas de remplissage synthétique. Un écart honnête vaut plus qu'une valeur fabriquée, surtout dans un audit.
Chaque chiffre libéré est lié à un version du modèle, instantané d'entrée et révision du code. Les clients sous contrat peuvent demander un replay de toute sortie historique — et recevoir le même nombre, à la même valeur ( pipeline déterministe). C'est ce que signifie dans la pratique « prêt à effectuer une vérification ».