как оформить кредит карта кукуруза

займ имущество

Все Новые С пробегом. В кредит. Объем от, л. Год от.

Как оформить кредит карта кукуруза озон карта кредит

Как оформить кредит карта кукуруза

Узнайте свой кредитный рейтинг. Один из главных показателей, который оценивается банками при решении о предоставлении займа. Узнать рейтинг. Защитите свою кредитную историю. Сервис поможет сберечь от лишних уплат по просрочкам, а также от действий кредитных мошенников. Защитить кредит. Полная кредитная история. Информация о ваших кредитах, просрочках, обращениях в банки и МФО.

Скачать историю. Карта Возможностей 4,9 ВТБ. Кредитная карта CashBack 4,6 Citibank. Кредитная карта Citi Select 4,6 Citibank. Кредитная карта Детский Мир 4,6 Citibank. Кредитная карта «Перекрёсток» Mastercard 4,8 Альфа-банк. Карта «Удобная» 4,9 Газпромбанк. Карта "Travelpass" 4,7 Кредит Европа Банк. Льготный период до дней. Возвращайте деньги без переплат более полугода! Кредитный лимит до 3 рублей. Суммы, на которые можно позволить себе даже квартиру! Зарабатывайте на карте, не платя проценты!

Анастасия Кривельская-Ершова. Как оформить карту. С помощью фильтров подберите лучшее предложение из доступных. Перед оформлением карты ознакомьтесь с условиями на странице предложения. Кредитная карта Кукуруза собрала положительные отзывы и смогла составить. При личном посещении салона «Связной» Либо заполнить заявку в онлайн режиме на официальном сайте kykyryza.

Возраст лет. Постоянная регистрация на территории РФ. Доступный мобильный телефон. Если дебетовая карту уже получена, остается подать заявку на подключение кредитного лимита в онлайн режиме, не выходя из дома; бонусы начисляются за каждую покупку.

У меня нет отчества. Заявка на кредитный лимит Личная информация Личная информация. Вероятно, вы ошиблись при заполнении полей заявки или в вашу анкету владельца карты «Кукуруза» закрались неверные данные. Выберите один из вариантов дальнейших действий:. Я исправил данные в анкете. Проверьте ещё раз. Я всё верно ввёл. Адрес регистрации Начните ввод названия населенного пункта или города и выберите варианты из списка. Например, вы прописаны в Амурской обл. Покровка, в текущем поле вводите «Покровка», в следующих полях выберите нужный район и область.

Адрес проживания. Укажите домашний телефон для связи. При отсутствии стационарного телефона укажите дополнительный сотовый номер для связи. В качестве контактного лица для связи вы можете указать родственника или друга в любом городе.

Контактное лицо не является вашим поручителем и не несет никакой ответственности. Дом Квартира Земельный участок. Гараж Другое. Дополнительная информация. Проверьте введённые данные Паспортные данные должны были заполнены в точности как в паспорте без самовольных сокращений и каких-либо изменений!

Ошибки и опечатки, сокращения в личных данных могут стать причиной отказа при оформлении кредитного лимита! Дата рождения:. Мобильный телефон:. Серия и номер:. Кем выдан:. Дата выдачи:. Код подразделения:. Место рождения:. Не оформлять заявку Не оформлять заявку Проверить данные Продолжить оформление заявки. Попробовать ещё. Настоящим согласием я: подтверждаю полноту и достоверность моих данных в заявке, они могут быть проверены в АО «Тинькофф Банк» адрес местонахождения: РФ, г.

Москва, 1-ый Волоколамский проезд, д. При обработке Данных могут использоваться автоматизированный, механический, ручной и иные способы обработки Данных. Согласие на обработку Данных действует в течение 5 лет с пролонгацией на каждые следующие 5 лет, если оно не отозвано. Согласие может быть отозвано путем направления соответствующего письменного требования в адрес юридического лица, обрабатывающего Данные; выражаю свое полное согласие на получение Банком информации, составляющей мою кредитную историю, из любых бюро кредитных историй; выражаю свое полное согласие Банкам на предоставление информации, составляющей мою кредитную историю, в любое бюро кредитных историй; выражаю свое полное согласие на передачу своих данных по каналам связям, закрытым с использованием несертифицированных средств защиты информации; выражаю свое полное согласие на подачу заявки в Банк на кредитный лимит в размере 30 ,00 Тридцать тысяч рублей.

Неверно введён текст с картинки. Попробуйте ещё раз. Общество с ограниченной ответственностью «Сеть Связной» является организатором программы «Кукуруза». Решение о выпуске Карты и сумме кредитного лимита принимается по усмотрению Банка. Одноразовый код для подтверждения заявки В целях безопасности конфиденциальных данных, отправка заявки подтверждается цифровым кодом, который приходит в СМС-сообщении на телефон клиента, указанный в заявке.

Код действителен в течение 5 минут. По истечении этого времени необходимо получить новый код.

ПОЛУЧЕНИЕ СТРАХОВКИ ПО КРЕДИТУ В РОССЕЛЬХОЗБАНКЕ

В качестве контактного лица для связи вы можете указать родственника или друга в любом городе. Контактное лицо не является вашим поручителем и не несет никакой ответственности. Дом Квартира Земельный участок. Гараж Другое. Дополнительная информация. Проверьте введённые данные Паспортные данные должны были заполнены в точности как в паспорте без самовольных сокращений и каких-либо изменений!

Ошибки и опечатки, сокращения в личных данных могут стать причиной отказа при оформлении кредитного лимита! Дата рождения:. Мобильный телефон:. Серия и номер:. Кем выдан:. Дата выдачи:. Код подразделения:. Место рождения:. Не оформлять заявку Не оформлять заявку Проверить данные Продолжить оформление заявки. Попробовать ещё. Настоящим согласием я: подтверждаю полноту и достоверность моих данных в заявке, они могут быть проверены в АО «Тинькофф Банк» адрес местонахождения: РФ, г.

Москва, 1-ый Волоколамский проезд, д. При обработке Данных могут использоваться автоматизированный, механический, ручной и иные способы обработки Данных. Согласие на обработку Данных действует в течение 5 лет с пролонгацией на каждые следующие 5 лет, если оно не отозвано. Согласие может быть отозвано путем направления соответствующего письменного требования в адрес юридического лица, обрабатывающего Данные; выражаю свое полное согласие на получение Банком информации, составляющей мою кредитную историю, из любых бюро кредитных историй; выражаю свое полное согласие Банкам на предоставление информации, составляющей мою кредитную историю, в любое бюро кредитных историй; выражаю свое полное согласие на передачу своих данных по каналам связям, закрытым с использованием несертифицированных средств защиты информации; выражаю свое полное согласие на подачу заявки в Банк на кредитный лимит в размере 30 ,00 Тридцать тысяч рублей.

Неверно введён текст с картинки. Попробуйте ещё раз. Общество с ограниченной ответственностью «Сеть Связной» является организатором программы «Кукуруза». Решение о выпуске Карты и сумме кредитного лимита принимается по усмотрению Банка. Одноразовый код для подтверждения заявки В целях безопасности конфиденциальных данных, отправка заявки подтверждается цифровым кодом, который приходит в СМС-сообщении на телефон клиента, указанный в заявке.

Код действителен в течение 5 минут. По истечении этого времени необходимо получить новый код. Защищенное соединение Для входа на сайт используется защищенное соединение SSL. Возможно, в вашей анкете клиента были введены неверные данные. Сейчас вы можете:. Заказать новую карту «Кукуруза» и оформить кредит на неё. Оформите заявку на получение кредита.

В случае одобрения банком вашей заявки вы сможете получить новую карту «Кукуруза» с кредитным лимитом. В ближайшем магазине Связной подать заявление на изменения данных и продолжить позже. Изменить данные в вашем досье владельца карты вы можете в любом магазине Связной. Пожалуйста, не забудьте взять с собой паспорт. После этого вы сможете вновь оформить заявку на получение кредитного лимита к вашей карте «Кукуруза». Для оформления кредитного лимита в Банке Ренессанс Кредит при подписании документов в магазине Связной потребуется предъявить Паспорт РФ и второй документ на выбор: заграничный паспорт гражданина РФ; водительское удостоверение; диплом о среднем специальном или высшем образовании; военный билет; свидетельство ИНН; удостоверение пенсионера; удостоверение личности сотрудника силовых структур.

СМС с номером заявки было отправлено на ваш телефон. Решения от банков поступят в течение 20 минут. О том, как правильно выстроить диалог о деньгах в семье, читайте далее. Востребованной останется работа, требующая применения творческих и организаторских навыков. Инфляция — это обесценивание денег. О способах защиты денег от инфляции рассказываем в статье. О том, как обращаться с деньгами, написаны сотни книг, статей и блогов.

Вот только у россиян не всегда получается следовать этим рекомендациям. Разбираемся, что тому виной? Финуслуги — это платформа личных финансов, где можно открывать вклады и управлять счетами онлайн без визита в банк.

Сравнивайте и выбирайте наиболее выгодный финансовый продукт для себя в одном из крупнейших банков. Прогноз курса доллара к рублю на год от экспертов и аналитиков Газпромбанка. Что будет с долларом и рублем? По данным СК «Согласие», семейное положение клиента учитывается при определении цены полиса добровольного автострахования, так как статистика показывает, что женатые автоджентльмены и замужние автоледи управляют транспортными средствами аккуратнее своих «неокольцованных» коллег по дорожному полотну.

Частота убытков у холостяков. СК «Энергогарант» подписала соглашение о партнерстве с «Российским союзом спасателей». Кроме прочего, страховщик намерен разработать и внедрить новый финансовый сервис — пакет страхования участников поисково-спасательных операций. Россоюзспас — общественная организация, созданная в целях консолидации усилий по решению проблем. При финансовой поддержке банка «Аверс» в текущем году завод «Казаньсельмаш», выпускающий самоходные, прицепные и навесные машины, сумел расширить производственные мощности, запустив сразу три новых цеха.

В связи с этим предприятие в обозримом будущем рассчитывает увеличить объемы производства. По итогам января—июля текущего. При сроке размещения в 36 месяцев процентная ставка составит 7,25 процентного пункта. Доходность депозита «ТКБ. Forbes представил рейтинг крупнейших частных компаний России года.

Тройка лидеров выглядит следующим образом: «Лукойл», X5 Group, «Магнит». СК «АльфаСтрахование» расположилась на й строчке списка с рейтинговым показателем выручка почти в млрд руб. Ближайший преследователь. СК «ВСК» теперь является титульным спонсором столичного футбольного клуба «Велес» домашняя арена: стадион «Авангард» города Домодедово. В рамках спонсорского контракта игроки и персонал клуба обеспечены полисами добровольного медстрахования и страховой защиты от непредвиденных происшествий.

Спортсмены и обслуживающий персонал. СК «Гелиос» сообщает, что клиенты компании «Краснодаргоргаз», оформляющие договоры обслуживания газового оборудования, теперь будут получать в подарок полисы страхования данного имущества. Страховое покрытие соглашения включает следующие риски: непреднамеренные ошибки обслуживающего персонала, воздействие электрической. С октября прошлого года СК «Росгосстрах» подписала около 50 тыс.

Страховое покрытие договора также включает такие риски, как инсульт и травма головы. В данный момент сервисом. СК «Пари» осуществила очередную крупную выплату в рамках договора страхования груза — оборудования, используемого для поддержания давления воды в многоквартирных домах. Груз был поврежден в результате ДТП, произошедшего в одном из районов Ленобласти.

Оборудование признали полностью утраченным. Страховщик перечислил в рамках. СК «Гайде» сообщает об увеличении размера собственного капитала. Центральный банк России зарегистрировал дополнительный выпуск обыкновенных акций акционерного общества объемом в млн руб. АО «Страховая компания Гайде» основано в начале года. Штаб-квартира страховщика расположена в Северной столице.

Компания ориентируется. По информации Почта Банка, за три недели Всероссийский тест по финансовой грамотности прошло порядка 30 тыс. Кредитно-финансовая структура является соорганизатором образовательного проекта. В рамках спецпредложения можно приобрести «первичную» или «вторичную» недвижимость, земельный участок,. АТБ стал партнером детского хоккейного клуба «Байкал» Иркутск.

ХК основан в прошлом году с целью популяризации хоккея в домашнем регионе, нацелен на поддержку и обучение талантливых ребят из малообеспеченных и неблагополучных семей. По словам представителей АТБ, социальная ответственность — важная составляющая деятельности. По данным ЦБ РФ, по итогам первого полугодия года СК «Екатеринбург» оказалась на м месте в рейтинге страховых организаций Российской Федерации по объему собранных страховых премий.

Относительно данных первого полугодия года страховщик поднялся в рейтинговом списке на три позиции. По версии «Эксперт РА» на начало июля. За эти годы в сфере агрострахования организация урегулировала около 20 тыс. Некоторых страхователей не удовлетворили действия страховщика. До суда дошло всего 56 дел, из них было удовлетворено По итогам первого квартала Дельные советы К другим материалам. Обзор кредитной карты «Кукуруза» Евросети: условия, процедура оформления. Кредитные карты.

В линейке «Кукурузы» представлено четыре вида карт. Рассмотрим их подробнее. Выпускается бесплатно при соблюдении одного из условий: совершение в Евросети или Связном покупки на сумму от руб. Отличается от предыдущей только наличием технологии PayPass. Остальные условия такие же. Например, чтобы перевести деньги с «Кукурузы» в Евросети, предъявите сотруднику паспорт, свою карту и сообщите: кому перевод; в какую страну; какая сумма; в какой валюте.

Кредит предоставляется банком Тинькофф. Для оформления заявки нужен паспорт.

Восхитительно.. взять кредит без справок и поручителей в чехове давно его

Адрес проживания. Укажите домашний телефон для связи. При отсутствии стационарного телефона укажите дополнительный сотовый номер для связи. В качестве контактного лица для связи вы можете указать родственника или друга в любом городе. Контактное лицо не является вашим поручителем и не несет никакой ответственности. Дом Квартира Земельный участок. Гараж Другое. Дополнительная информация. Проверьте введённые данные Паспортные данные должны были заполнены в точности как в паспорте без самовольных сокращений и каких-либо изменений!

Ошибки и опечатки, сокращения в личных данных могут стать причиной отказа при оформлении кредитного лимита! Дата рождения:. Мобильный телефон:. Серия и номер:. Кем выдан:. Дата выдачи:. Код подразделения:. Место рождения:. Не оформлять заявку Не оформлять заявку Проверить данные Продолжить оформление заявки. Попробовать ещё. Настоящим согласием я: подтверждаю полноту и достоверность моих данных в заявке, они могут быть проверены в АО «Тинькофф Банк» адрес местонахождения: РФ, г.

Москва, 1-ый Волоколамский проезд, д. При обработке Данных могут использоваться автоматизированный, механический, ручной и иные способы обработки Данных. Согласие на обработку Данных действует в течение 5 лет с пролонгацией на каждые следующие 5 лет, если оно не отозвано. Согласие может быть отозвано путем направления соответствующего письменного требования в адрес юридического лица, обрабатывающего Данные; выражаю свое полное согласие на получение Банком информации, составляющей мою кредитную историю, из любых бюро кредитных историй; выражаю свое полное согласие Банкам на предоставление информации, составляющей мою кредитную историю, в любое бюро кредитных историй; выражаю свое полное согласие на передачу своих данных по каналам связям, закрытым с использованием несертифицированных средств защиты информации; выражаю свое полное согласие на подачу заявки в Банк на кредитный лимит в размере 30 ,00 Тридцать тысяч рублей.

Неверно введён текст с картинки. Попробуйте ещё раз. Общество с ограниченной ответственностью «Сеть Связной» является организатором программы «Кукуруза». Решение о выпуске Карты и сумме кредитного лимита принимается по усмотрению Банка. Одноразовый код для подтверждения заявки В целях безопасности конфиденциальных данных, отправка заявки подтверждается цифровым кодом, который приходит в СМС-сообщении на телефон клиента, указанный в заявке. Код действителен в течение 5 минут.

По истечении этого времени необходимо получить новый код. Защищенное соединение Для входа на сайт используется защищенное соединение SSL. Возможно, в вашей анкете клиента были введены неверные данные. Сейчас вы можете:. Заказать новую карту «Кукуруза» и оформить кредит на неё. Оформите заявку на получение кредита. В случае одобрения банком вашей заявки вы сможете получить новую карту «Кукуруза» с кредитным лимитом.

В ближайшем магазине Связной подать заявление на изменения данных и продолжить позже. Изменить данные в вашем досье владельца карты вы можете в любом магазине Связной. Пожалуйста, не забудьте взять с собой паспорт. После этого вы сможете вновь оформить заявку на получение кредитного лимита к вашей карте «Кукуруза».

Какие отличия? Сравните высоту кукурузного поля с высотой на топографической карте вашей школы. Кукурузное поле выше или ниже вашей школы? Какие формы рельефа присутствуют? Как люди изменили ландшафт, выращивая кукурузу и другие культуры? Осмотрите образец кукурузы площадью один квадратный метр на своем поле вдали от тропы. Подсчитайте количество початков на нескольких стеблях. Оцените среднее количество початков на стебель. Оцените количество стеблей на квадратном метре кукурузы.

Изучите другой квадратный метр кукурузы и сравните свои оценки с приведенными выше. Какие отличия вы обнаружили и почему? Какие факторы влияют на урожайность кукурузы? Подсчитайте количество стеблей и початков кукурузы в одном квадратном километре кукурузы. Если бы в округе было возделано квадратных километров кукурузы, сколько стеблей и початков кукурузы было бы собрано?

Посетите такие сайты, как Министерство сельского хозяйства США, для получения дополнительной информации. Что такое кукуруза? Он родом из Северной Америки или был завезен? Как долго кукуруза или кукуруза была одомашненной культурой?

Для чего используется кукуруза? Какие продукты, которые вы употребляете ежедневно, сделаны из кукурузы? Какие продукты, которые вы иногда употребляете, сделаны из кукурузы? Как кукурузу можно использовать в промышленности, на потребительских рынках и в других целях? Какие части кукурузы можно использовать? Какое влияние оказывают ценности культуры на то, какие культуры выращиваются?

Что выращивание кукурузы говорит о культуре Соединенных Штатов? Что мы ценим? Где производятся продукты из кукурузы? Почему они там находятся? Как кукуруза с вашего поля попадает к потребителю? Проследите возможные маршруты. Какие транспортные механизмы используются для транспортировки различных продуктов из кукурузы? Классы: Средние и высшие. Первые два вопроса можно использовать в старших классах начальной школы.

Есть много ресурсов по почвам, доступных на Образовательном сайте Службы охраны природных ресурсов Министерства сельского хозяйства США. Осмотрите почву под ногами в лабиринте. Опишите текстуру, цвет, зернистость и другие характеристики. Используйте диаграмму «Текстура по ощущениям», чтобы классифицировать ее. Как культивация повлияла на поверхность и состав почвы?

Если возможно, опросите помещиков. Изучите данные о почве для области вокруг лабиринта с помощью веб-исследования почв Министерства сельского хозяйства США. Какие типы почв лежат в основе кукурузного лабиринта? Что является официальной «государственной почвой» для вашего государства? Какой тип почвы лучше всего подходит для выращивания кукурузы? Как типы почвы, которые лучше всего подходят для выращивания кукурузы, сравниваются с почвами, которые лучше всего подходят для других культур?

Какие удобрения и пестициды используются на кукурузных полях? Какие опасности представляют собой удобрения и пестициды? По возможности возьмите образец почвы в школу и проведите тесты почвы с помощью имеющегося в продаже набора. Выполните аналогичный текст на почве, собранной в вашей школе. Сообщите о результатах ваших испытаний почвы. Кукурузный лабиринт - это дорожки, которые прорезаны или вспаханы на кукурузном поле кукурузе.

Эти уроки основаны на следующих стандартах содержания National Geography и подходят для начального и среднего уровня, а некоторые уроки подходят для университетского уровня. Учащиеся сравнивают свои мысленные карты кукурузного лабиринта с картой, которая ранее была сделана из кукурузного лабиринта, и картой, созданной учащимися. Студентам предлагается подумать о распределении кукурузы и кукурузных лабиринтов в зависимости от населенных пунктов, топографии и землепользования.

Студенты рассматривают влияние культуры на выращивание кукурузы. Может быть, эти новые игрушки с GPS помогли вам оправдать покупку этого нового Квадроцикл, чтобы вы могли нанести на карту несколько границ поля, путешествуя по ферма? Теперь, когда вы нанесли на карту границы каждого поля на своей ферме. Текущая задержка начала кукурузы и посев сои дает возможность географической привязки картирования потенциала Факторы, ограничивающие урожай, сейчас, прежде чем вы приступите к серьезным посадкам.

После того, как вы составили карту этих факторов, ограничивающих урожай, не останавливайтесь на сезон. Заставьте эти устройства для картографии и разведки с поддержкой GPS работать в течение года по мере развития других факторов, ограничивающих урожайность. Успешная интерпретация карты урожайности зависит не только от почвенных карт и интенсивный отбор проб питательных веществ в почве.

Есть гозиллион факторов, которые влияют на урожайность кукурузы и сои, комбинации которых меняют каждый год. Успешное управление урожаем на конкретном участке зависит от конкретного участка выявление стольких факторов, ограничивающих урожай, как человеческое возможный.

Создание карты типов культур с использованием спутниковых снимков и контролируемого машинного обучения требует наземной достоверности данных на уровне поля. Поскольку у нас нет доступа к данным FSA, мы использовали CDL — в качестве наши наземные метки достоверности для обучения нашего классификатора кукурузы и сои, и проверили наши карты, используя комбинацию набора удержаний CDL —, CDL —, где он существует, оценок посевных площадей на уровне округов NASS и данных севооборота от АРМС.

Год был выбран, чтобы отметить начало нашей обучающей выборки, потому что CDL завершается на всей территории США и, следовательно, в нашем регионе исследования , начиная с этого года. Наш классификатор культур был обучен различать кукурузу, сою и все другие культуры, сгруппированные в третий класс; мы не классифицировали пахотные земли от непахотных земель. Вместо этого мы использовали продукт 35,36 из Национальной базы данных земельного покрова NLCD , чтобы замаскировать пиксели непахотных земель.

NLCD классифицирует различные типы почвенного покрова - например, водный, развитый и лесной - в том числе один класс «возделываемых культур», объединяющий все типы культур. Доступны растры с разрешением земли 30 м для , , , , , , и годов. Каждый год в конце сезона сбора урожая NASS проводит обследование сельскохозяйственного производства графства CAPS в сотрудничестве с отдельными штатами для оценки посевных площадей и производства отобранных культур и видов домашнего скота на уровне графства.

Каждый штат имеет свою собственную стратегию выборки CAPS, обычно включающую опросы по почте и последующие действия по мере необходимости для получения адекватного охвата и количества ответов Ответы операторов используются для распределения итоговых показателей штата, ранее полученных в результате обследований NASS, по округам.

Мы получили данные о посевных площадях кукурузы и сои на уровне округа из базы данных NASS Quick Stats 38 по 13 штатам и использовали эти оценки посевных площадей на уровне округа в качестве формы проверки на наших картах с по год. Мы заметили, что количество округов, указанных в NASS в этих 13 штатах, снизилось с в году до в году.

Исследование управления сельскохозяйственными ресурсами ARMS , спонсируемое Службой экономических исследований Министерства сельского хозяйства США и NASS - это серия многоэтапных интервью с операторами ферм о методах возделывания, фермерском бизнесе и фермерских домохозяйствах В период нашего исследования они собирались в , и годах. Мы использовали статистику севооборота обследования для проверки наших карт кукуруза-соя.

В каждый из этих трех лет и для каждого из 13 штатов мы получили 1 количество акров, на которых выращивались кукуруза в год исследования и соя в предыдущем году севооборот соя-кукуруза и 2 количество гектаров, подвергшихся кукурузо-кукурузному севообороту. Чтобы провести классификацию культур по типу с года, мы использовали годовые разновременные спутниковые снимки из архива Landsat.

Программа Landsat представляет собой серию спутников для наблюдения за Землей, которыми совместно управляют Геологическая служба США и НАСА, начиная с Landsat-1 в году и заканчивая Landsat-7 и -8 в настоящее время. Его архив был предоставлен в свободный доступ в г. Мы использовали Google Earth Engine для получения изображений нашего исследуемого региона в период — годов из коллекций Landsat 5, 7 и 8 Surface Reflectance Tier 1 Мы решили начать в году, потому что в этом году был запущен Landsat 7.

Область исследования охватывает 2,2 миллиона км 2 , что соответствует 2,5 миллиардам пикселей Landsat и в общей сложности 87 снимкам с 1 января г. Мы использовали снимки Landsat с 1 января по 31 декабря для определения фенологии сельскохозяйственных культур; на Среднем Западе это временное окно охватывает один вегетационный период для большинства типов сельскохозяйственных культур. Среднее количество безоблачных изображений на пиксель в течение основных месяцев выращивания сельскохозяйственных культур с июня по август составило 7, при этом год был заметно меньшим годом со средним значением 4 рис.

Падение в году произошло из-за того, что тематический картограф Landsat 5 завершил работу в ноябре года, а Landsat 8 не был запущен до года, в сочетании с пробелами в данных от неисправного корректора строк сканирования на борту Landsat 7. Количество чистых наблюдений Landsat, доступных в июне, июле и августе по штатам и годам. Серые линии показывают среднюю доступность наблюдений, а затененные - диапазон.

Из них мы получили индекс вегетации зеленого хлорофилла GCVI 42 ,. Независимая переменная t представляет день в году, когда делается снимок, выраженный дробью от 0 1 января до 1 1 января следующего года. Это дает в общей сложности 5 функций на полосу или ВП таблица 2. Извлечение признаков из временных рядов Landsat с использованием гармонической регрессии.

Во-первых, кривая аппроксимируется временным рядом Landsat показанным здесь для GCVI с использованием преобразований косинуса и синуса независимой переменной t время года. Коэффициенты и точка пересечения извлекаются как признаки вместе с меткой типа культуры CDL и используются для обучения случайного классификатора леса. Таким образом, наша процедура выделения признаков требует не менее 5 точек для соответствия гармонической регрессии второго порядка и получения коэффициентов.

Подгонка будет лучшим обобщением фенологии сельскохозяйственных культур, если в вегетационный период будет сделано больше не облачных снимков Landsat. Спутниковые наблюдения за растительностью зависят от типа сельскохозяйственных культур, а также от здоровья растений и стадии развития, которые сами по себе являются функциями количества солнечного света, градусо-дней, воды и питательных веществ, доступных для роста.

Мы предположили, что, учитывая измерения фенологии растений с помощью изображений Landsat, наблюдения этих других переменных могут установить ограничения, которые облегчат определение типа сельскохозяйственных культур. Чтобы понять, что мы имеем в виду, рассмотрим упрощенный пример: предположим, мы знаем, что временной ряд GCVI с максимальным значением 0,7 может быть либо кукурузой, выращенной при большом количестве дней градуса роста GDD , либо соей, выращенной при умеренном количестве GDD.

Тогда знание значения GDD поможет нам определить тип культуры. Мы добавили в наш классификатор функции, которые фиксируют некоторые из этих погодных и климатических переменных, и проверили, помогают ли они в классификации типов культур. Мы обнаружили, что эти особенности не привели к значительному улучшению классификации кукурузы и сои в исследуемом регионе, поэтому наша окончательная карта создана с использованием только гармонических коэффициентов, полученных со спутника Landsat.

Тем не менее, мы отмечаем, что эти вспомогательные функции могут по-прежнему помогать в других условиях, например, когда погода более резко меняется в пространстве и времени. Для выборки набора точек, географически репрезентативного для нашей области исследования, мы создали сетку размером 50 на 50 км по 13 штатам и отобрали точек равномерно случайным образом из каждой ячейки сетки.

Область исследования покрыта ячейками сетки; после фильтрации точек, попадающих в границы 13 штатов, у нас остался набор из точек. Для каждого года в период с по год мы использовали Google Earth Engine для извлечения 1 коэффициентов гармонической регрессии, соответствующих годовому временному ряду Landsat в каждой точке, и 2 метки CDL в каждой точке, если она существовала для этого года.

Мы удалили из этого набора данных точки, чья метка CDL не существовала или относилась к классу, не относящемуся к культуре, в результате чего осталось образцов. Сводные данные о количестве образцов для каждого типа культур можно найти в Таблице 3.

Распределение трех классов зависит от штата; Айова, Иллинойс, Индиана и Небраска выращивали в основном кукурузу и сою и очень мало других культур, в то время как Северная Дакота и Канзас выращивали в основном другие культуры. Восемьдесят процентов выборок за — гг. И маркированные выборки за — гг. Были помещены в тестовую выборку. Мы использовали случайные леса для классификации, поскольку они хорошо задокументированы в области дистанционного зондирования и хорошо справляются с задачами, связанными с растительным покровом и типами сельскохозяйственных культур 50,51 и обычно лучше, чем классификаторы максимального правдоподобия, поддержка векторные машины и другие методы для картирования типов культур 52,53,54, Случайные леса - это ансамблевой метод машинного обучения, состоящий из множества деревьев решений в совокупности 56 , который одновременно предлагает простоту использования, высокую производительность и интерпретируемость.

На протяжении всей разработки метода мы использовали реализацию Python scikit-learn классификатора случайного леса с деревьями и другими параметрами по умолчанию. Чтобы создать продукт уровня данных кукурузы и сои, мы использовали ee. На рисунке 4 показан пример границы принятия решения, полученной случайным лесом для классификации кукурузы, сои и других культур в Айове, иллюстрируя возможность проведения различия между тремя классами.

Иллюстрация того, как случайный классификатор лесов учится различать кукурузу, сою и другие культуры в двумерном пространстве признаков. Здесь для классификации и визуализации используются элементы косинуса и синуса второго порядка GCVI, а точки данных были теми, которые мы экспортировали из Айовы в году. Обратите внимание, что граница решения, полученная для нашего окончательного набора функций всего 20 гармонических коэффициентов , будет более сложной.

Затем мы использовали наши обучающие выборки из — годов для обучения случайного классификатора лесов ee. Для каждого штата была обучена отдельная модель. Наконец, мы применили каждый классификатор для прогнозирования типа урожая на всех пикселях в соответствующем состоянии с по год.

Точность - это обычно используемый показатель для классификации, который определяется как доля правильных прогнозов. Обратите внимание, что при интерпретации точности необходимо учитывать распределение типов культур в области, поскольку более асимметричное распределение приводит к смещению точности в сторону увеличения.

Для облегчения интерпретации распределение типов культур по штатам представлено в Таблице 3. Во-вторых, мы вычислили точность пользователя и производителя для каждого типа культур в каждом штате и году, снова используя CDL как «основную истину» для CSDL.

Если мы позволим TP c обозначать количество истинных положительных результатов для типа культуры c , FP c количество ложных срабатываний и FN c количество ложных отрицательных результатов, тогда точность пользователя и производителя для типа культуры c определяется как.

Точность пользователя также называется точностью, а точность производителя точность также известна как отзыв. Проще говоря, R 2 измеряет долю дисперсии, зафиксированную предсказаниями. Исследование проводилось в 22 штатах внутри кукурузного пояса США или вокруг него рис.

Это обширная территория с большим разнообразием климата, рельефа и других условий. Климат влажно-континентальный в северной части, влажный субтропический на юге, холодный и полузасушливый на западе. Ровный участок в центральном ЕЦБ очень подходит для механизированного сельскохозяйственного производства, в то время как приграничные регионы, такие как Скалистые горы и Аппалачи, ограничивают расширение пахотных земель.

Производство кукурузы на уровне уезда представлено кругами разного размера, чтобы обозначить общее распределение пахотных земель. Карта была создана с помощью программного обеспечения ArcGIS Для ЕЦБ доступны различные карты типов культур, такие как USDA CDL 8 , глобальные карты земельного покрова с конкретными типами культур 2,4 и региональные карты возделываемых земель 6,9, Из-за обилия данных о растительном покрове ЕЦБ обычно не считается приоритетной областью для картирования сельскохозяйственных культур 21 , но является идеальной областью исследования для многолетних экспериментов.

Во время разработки нашего подхода область со значительным объемом данных, такая как ЕЦБ, была предпочтительнее для межгодового картирования и проверки. Первичные входные данные были взяты из продукта MCD43A4 спектрорадиометра изображения со средним разрешением MODIS , надир и функция распределения двунаправленного отражения скорректированы полосы спектрального отражения Коэффициент отражения MCD43A4 вычисляется с использованием ежедневных прохождений спутников Terra и Aqua в пределах каждого дневного окна с использованием алгоритма, основанного на инверсии моделей переноса излучения.

Алгоритм регулирует коэффициент отражения в местный солнечный полдень, уменьшая влияние угла обзора и анизотропного рассеяния. Связан подробный набор качественного информационного продукта MCD43A2, который использовался для исключения низкокачественных наблюдений.

В целом MCD43A4 обеспечивает устойчивые и надежные временные ряды отражательной способности с приемлемым разрешением и частотой, демонстрируя большой потенциал для крупномасштабного картирования. CDL - это растровая карта земельного покрова с привязкой к конкретным культурам, созданная для континентальной части США с использованием спутниковых снимков и обширной информации о сельскохозяйственных угодьях. С года программа CDL ежегодно предоставляет оценки площадей пахотных земель и цифровые продукты пространственного распределения для всех штатов ЕЦБ.

Все исторические продукты CDL доступны для использования и бесплатны для загрузки через веб-портал Министерства сельского хозяйства США. Дата выпуска CDL обычно приходится на начало следующего календарного года, например, CDL на год был выпущен 2 февраля года, приурочив его к выпуску официальных оценок округа.

Поскольку данные переписи или обследования по всему ЕЦБ с географической привязкой не были опубликованы, годовые карты конкретных культур, разработанные программой CDL, использовались как несовершенные, но очень надежные справочные данные. В центре внимания настоящего исследования пиксели кукурузы и сои были извлечены из CDL, а все другие типы земного покрова были объединены в класс под названием «прочие». В CPCR прогресс кукурузы оценивается для стадий «посев», «всходы», «шелушение», «тесто», «помятость», «созревание» и «сбор урожая».

Для некоторых штатов существуют дополнительные стадии, такие как «подготовка семенного ложа» и «молоко», которые не использовались в нашем исследовании. Развитие сои включает стадии «посадки», «всходы», «цветения», «закладки стручков», «опадания листьев» и «сбора урожая»; этапы, доступные только для некоторых штатов после г. Оценки урожайности основаны на данных обследований, собираемых каждую неделю многочисленными полевыми счетчиками для целей полевых наблюдений.

Опубликованные числа представляют процент пахотных земель, достигших определенных стадий к концу недели. Самым важным набором входных переменных для алгоритма классификации являются фенологические показатели. Эти показатели включают даты стадий фенологического перехода, таких как всходы, созревание и старение, а также скорость вегетативного развития, что полезно для классификации культур с различными календарями урожая Мы также использовали фенологические метрики для интерполяции полос и индексов MCD43A4 от исходных дат наблюдений до определенных фенологических стадий, чтобы получить «специфичные для фенологии» мультиспектральные переменные.

Таким образом, можно было бы «согласовать» прогресс посевов в разные годы, чтобы уменьшить влияние фенологической изменчивости на многоспектральные наблюдения, облегчая межгодовые сравнения. Фенология сельскохозяйственных культур была определена количественно путем подбора заранее определенных кривых к временным рядам роста сельскохозяйственных культур, характеризуемых повышенным вегетационным индексом EVI.

EVI относительно чувствителен к росту сельскохозяйственных культур в периоды высокой биомассы, что в некоторой степени позволяет избежать проблемы насыщения. Подход аппроксимации кривой с использованием асимметричной двойной сигмовидной функции аналогичен классификации на основе фенологии в более ранней статье Все входные переменные были либо непосредственно из параметров кривой, либо рассчитаны на основе этих параметров и полос MCD43A4. В таблице 1 перечислены все входные переменные, используемые в классификации, и их соответствующие физические значения.

Когда мы исследуем возможность раннего картирования сразу после того, как культуры достигают пика роста , временные ряды могут включать только увеличивающийся сегмент профиля EVI. В этом случае параметры подгонки, относящиеся к уменьшающемуся сегменту, были бы неразумными и должны быть исключены из набора входных переменных. В таблице 1 они помечены как «поздние» переменные, а наше выборочное использование объясняется в следующих разделах.

Разнообразные спектральные переменные, включая отражательную способность определенных полос и многополосные индексы, были разработаны с конкретными фенологическими стадиями или периодами. Эти переменные были выбраны из-за их способности различать кукурузу и сою в многочисленных пилотных исследованиях для всего или части ЕЦБ Таблица 1.

Каждую спектральную переменную можно дополнительно обозначить индексом «avg», который указывает среднее значение переменной в период быстрого роста от D i до D d , или «пик», что означает спектральное наблюдение, интерполированное на дату D пик , когда EVI был максимальным. Классификатор случайного леса RF 25 использовался из-за его стабильной работы и высокой эффективности для обработки большого набора входных данных 26,27,28,29,30, В этом классификаторе каждое дерево обучается случайным подмножеством исходного набора данных, а классификация вычисляется путем агрегирования результатов всех предикторов дерева.

Модель RF была обучена из всех пикселей в состоянии в течение года обучения, а затем применена к году сопоставления для того же состояния. RF-классификатору требуются только два параметра для создания модели прогнозирования, то есть количество требуемых деревьев классификации k и количество переменных прогнозирования m , используемых в каждом узле для роста дерева. Когда значение k увеличивается, общая точность сходится без каких-либо проблем с перетренированием Наши тесты показали, что точность классификации не очень чувствительна к k , когда размер RF был достаточно большим, и k было произвольно установлено на Мы также обнаружили, что m мало повлияло на точность классификации наших данных, поэтому он был установлен на 1, чтобы уменьшить вычислительные затраты Мы не акцентировали внимание на влиянии параметров классификатора на классификацию.

Вместо этого результаты классификации были более чувствительны к вариантам, касающимся обработки входных данных, выбора учебного года и других факторов. Для сравнительного анализа мы провели классификацию РФ с каждой комбинацией этих опций, как описано в следующих разделах.

Когда доступны справочные данные с более высоким разрешением, также возможно получить непрерывное покрытие компонентов для запуска алгоритма нечеткой классификации, который использует ценную информацию о покрытии сельскохозяйственных культур в смешанных пикселях. В текущем исследовании сравниваются результаты между алгоритмами жесткой и нечеткой классификации. Процент покрытия кукурузы и сои непосредственно использовались в нечеткой классификации.

Для обучения алгоритму жесткой классификации были выбраны «чистые» пиксели кукурузы и сои с процентным порогом 75 т. Этот порог был определен путем изучения многочисленных типичных пахотных земель и анализа влияния изменения порогового значения на распределение культур по всему ECB 9, Мы использовали изображения MCD43 за весь год, охватывающие весь вегетационный период кукурузы и сои, для получения переменных, вводимых в алгоритм классификации.

Мы также протестировали возможность завершения картирования посевов на ранней стадии сразу после того, как посевы достигли пика роста без значительного снижения точности. Чтобы провести раннюю классификацию сезона, мы выбрали последний день из 28 -го продукта MCD43 8-дневный интервал в году в качестве даты окончания динара, что соответствует 12 августа или 11 августа в високосные годы , и все изображения после этого считались «неизвестными».

Только изображения до конечной даты обрабатывались процедурами подбора кривой и фенологии. К выбранной дате кукуруза и соя достигли стадии своего пика роста с высокими значениями EVI в большинстве регионов ЕЦБ. Это дает возможность точного определения фенологии для увеличивающегося сегмента временного профиля EVI. Для классификации с использованием изображений за весь сезон использовались все переменные из Таблицы 1.

К середине августа фенологические показатели, относящиеся к уменьшающемуся сегменту после пика EVI, еще не доступны или получены с низкой точностью из-за ограниченного числа наблюдений. Эти показатели, помеченные как последние в столбце 3 rd Таблицы 1, были исключены из классификации раннего сезона.

Мы также проверили, можно ли повысить точность картирования, учитывая фенологическое сходство между годом обучения и картированием. Хотя все еще редко используется при картировании сельскохозяйственных культур на больших площадях, концепция фенологического сходства или фенологической синхронизации использовалась в многолетних приложениях, таких как мониторинг урожайности с помощью оперативного управления MARS 35,36 и получение параметров растительного покрова на основе термического времени Для классификации по годам точность, вероятно, будет улучшена, если год обучения и год составления карты имеют одинаковое распределение фенологических показателей.

Анализ был проведен на уровне штата, чтобы точно отразить фенологические характеристики каждого субрегиона внутри обширного ЕЦБ. Для каждого отдельного состояния выбраны этапы развития кукурузы и сои все доступные для этапов посадки кукурузы, появления всходов, шелушения, теста, помятости, созревания и сбора урожая, а также этапов посадки, появления всходов, цветения, завязывания стручков, сбрасывания листьев и сбора урожая сои из еженедельных отчетов USDA были обработаны для измерения межгодового сходства.

Для года составления карты год с наименьшим RMSD считался наиболее похожим годом с точки зрения роста урожая. Все выбранные годы обучения перечислены в таблице 2 по штатам. Годы обучения в этих штатах были выбраны с учетом роста урожая в соседнем штате. Из-за относительно небольшой посевной площади в этих штатах это приближение является приемлемым.

В качестве контрольной группы мы также использовали год, ближайший к году картирования, в качестве источника обучающих данных, игнорируя их фенологические различия. На практике выбор ближайшего года для обучения является обычным и интуитивно понятным для минимизации долгосрочных изменений климата, методов возделывания, сортов сельскохозяйственных культур и других факторов. Для года составления карт после года соответствующий учебный год был установлен на предыдущий год.

Первым годом в период исследования был год, и год использовался в качестве учебного года для составления карты года при межгодовой проверке. Эта стратегия «закрытого года» для отбора данных обучения не различает отдельные состояния и, следовательно, не требует информации Министерства сельского хозяйства США о прогрессе урожая и обычно использовалась в большинстве более ранних исследований.

Когда фенология урожая учебного года отличается от года картирования, вероятны ошибки классификации из-за различного распределения фенологических показателей между двумя годами. Результаты классификации становятся менее надежными при увеличении величины фенологического отклонения. Интуитивно это может быть жизнеспособным средством «приспособить» фенологию одного года к другому, сопоставив распределение фенологических показателей.

В текущем исследовании мы попробовали два простых средства фенологической корректировки, которые уменьшают межгодовые различия в урожае за счет использования еженедельных данных Министерства сельского хозяйства США. Хотя существует множество алгоритмов сопоставления гистограмм между двумя многомерными наборами данных, мы использовали только два простых средства, чтобы избежать переобучения модели и чрезмерного усложнения процесса. Фенологические показатели, представляющие даты фенологического перехода помеченные как дата в столбце 4 -й таблицы 1 , были преобразованы из сопоставления в учебный год с использованием линейной зависимости, разработанной на основе данных о урожайности USDA:.

Для каждого состояния наклон b и отрезок a из уравнения регрессии были рассчитаны для межгодовой трансформации фенологии. Поскольку даты фенологического перехода были скорректированы, также было необходимо скорректировать показатели, которые рассчитываются как разница между датами, например, продолжительность вегетационного периода «длина» в столбце 4 -й Таблицы 1 , умножив эти показатели на b.

Кроме того, фенологические показатели, которые представляют скорость роста сельскохозяйственных культур «скорость» в столбце 4 -й Таблицы 1 , должны быть разделены на b. Этот тип межгодовой фенологической корректировки получил название «А1». Этот тип регулировки называется «А2». В качестве контрольной группы эксперименты также проводились без какой-либо межгодовой фенологической корректировки, обозначенной как «A0». В нашем эксперименте мы протестировали все комбинации описанных выше вариантов классификации, чтобы оценить эффективность отдельных вариантов, включая определение пикселей жесткое или нечеткое , время ввода входных данных полный или ранний сезон , выбор года обучения год, ближайший к году составления карты, или год, когда рост урожая наиболее близок к этому году , а также тип корректировки фенологических показателей без корректировки «A0», линейной подгонки «A1» или простого сдвига «A2».

Сельскохозяйственная статистика NASS USDA является авторитетным источником данных по посевной площади; однако мы использовали обрезанную область из CDL для проверки, чтобы она соответствовала обучающей выборке. Проверка была основана на двух количественных измерениях, коэффициенте детерминации на уровне округа R 2 и процентной разнице от общей посевной площади; они были оценены для кукурузы и сои, соответственно.

R 2 указывает на соответствие пространственного распределения в более чем округах ЕЦБ между классификационной картой и справочными данными CDL , а процентная разница обеспечивает общую оценку отклонения классификации, что интересно для практического использования. Сравнение экспериментов с разными вариантами было основано на этих двух измерениях. Был разработан инновационный метод классификации на основе фенологии для картирования кукурузы и сои за несколько лет с использованием данных обучения, ограниченных одним годом.

В отличие от традиционных усилий по картированию, в основном основанных на данных мультиспектрального изображения, классификатор, используемый этим методом, принимает фенологические метрики в качестве основных входных данных. Фенологические показатели представляют характеристики сельскохозяйственных культур, связанные с календарем и прогрессом урожая, такие как время появления всходов, созревания, сбора урожая и т.

Несмотря на то, что между изображениями, полученными с помощью дистанционного зондирования, за разные годы существует значительная межгодовая изменчивость, фенологические характеристики каждого типа культур относительно согласованы для длительный период времени.

Таким образом, предполагается, что фенологические показатели могут использоваться для классификации типов сельскохозяйственных культур за несколько лет по одним и тем же правилам, что является ценным признаком, которым не обладают традиционные исходные данные для классификации. Метод классификации был протестирован при картировании кукурузы и сои, которые являются двумя доминирующими типами летних культур в центральной части США, и эксперимент проводился в округе Донифан, штат Канзас, в — годах.

Несколько наборов входных переменных, от мультиспектральных характеристик выбранных дат, которые широко используются в традиционных усилиях по картированию, до фенологических показателей и производных измерений, таких как накопленная температура, были протестированы с использованием случайного лесного классификатора. Использование фенологических показателей в качестве входных данных для классификации позволяет избежать ограничительных требований большого набора наземных справочных данных, позволяя проводить частое и регулярное картирование культур без повторного сбора справочных данных.

Независимо от того, являетесь ли вы опытным оператором дронов и гровером, или если вы новичок в этой технологии, это руководство поможет вам понять основы использования дронов с кукурузой и покажет, как гиганты отрасли используют анализ с помощью дронов. Несмотря на дорогое оборудование и тяжелую технику, многие производители все еще далеки от наличия надежной информации, которая могла бы помочь им принять своевременные корректирующие меры для снижения потерь урожая в течение вегетационного периода с точки зрения качества посева на стойбище и многого другого.

Неопределенность, время и потеря урожая - вот те вещи, с которыми могут помочь дроны и данные беспилотных летательных аппаратов, , что также является причиной того, что технологии дронов привлекают все больше внимания со стороны фермеров, выращивающих кукурузу во всем мире. Традиционно производители кукурузы получают данные об урожае, прогуливаясь по полю и делая различные оценки. Однако у этого подхода есть немало недостатков: он требует много времени, не дает подробной информации по каждой части поля и, как правило, не так точен.

С помощью данных с дронов и дронов вы быстро и точно получите данные о каждом сантиметре поля. Вы можете ходить по этим полям, но увидеть все это и затем знать, где искать, действительно очень помогло ». Сегодня производители и компании, использующие данные с дронов для кукурузы, не принимают решения на основе простых изображений - вместо этого они обращаются к комплексным и простым в использовании программным решениям, которые превращают сложные данные в нечто понятное. Ценность полученных данных заключается в том, что эта технология способна вывести выращивание кукурузы на качественно новый уровень.

W hen в сочетании с правильным программным обеспечением для обработки данных данные с дронов могут улучшить методы подсчета растений, более эффективно измерять здоровье растений, а общий процесс мониторинга поля значительно улучшает. Кукуруза Digital4Cast - производители используют данные дронов для получения максимальной урожайности кукурузы.

KWS , 5-й по величине производитель семян в мире с сильным сосредоточиться на кукурузе, является одним из первых промышленных гигантов, которые начали использовать беспилотные летательные аппараты и данные беспилотных летательных аппаратов. В течение года производители и клиенты семян кукурузы KWS получили возможность внедрить технологию дронов в свой рабочий процесс с помощью экспертов из KWS и Agremo в рамках проекта Corn Digital4Cast.

На основе руководства Agremo по анализу кукурузы, которое было разработано агрономами и экспертами в области сельскохозяйственных дронов, участники выполнили различные анализы, от подсчета растений, анализа сорняков, анализа стресса до оценки урожайности. Производители получили четкое представление о статус-кво своих кукурузных полей, что позволяло им вмешиваться, когда что-то шло не так, как планировалось, что приводило к повышению урожайности и снижению производственных затрат.

Участники проекта были ошеломлены тем, насколько простыми, но полезными были данные из их отчетов о данных дронов. Более тщательный анализ выявил плохие зоны прорастания, что коррелировало с результатами более раннего анализа пахотных площадей от Agremo, где команда обнаружила участки с высоким риском скопления воды - это позволило производителю добраться до первопричины проблемы и вмешиваться соответственно. После осмотра зон повышенного риска отмеченных красным на рисунке слева производитель смог определить точный вид сорняков и применить необходимую обработку до того, как она сможет повлиять на его цель по урожайности.

Фермер обработал только пораженные 30 акров 12,13 га. Обработка оставшихся акров 44 га также обошлась бы ему в 55 долларов за акр. Отраслевые гиганты, такие как KWS, признали огромную ценность анализа с помощью дронов для производителей кукурузы, что также позволило им лучше понять свои гибриды и потребности своих клиентов. Фермеры, которые тестировали отчеты дронов Agremo на своих кукурузных полях, сообщили о многих преимуществах:.

Несмотря на то, что эта технология все еще развивается, нетрудно снимать высококачественные кадры с дронов и получать надежные данные на основе анализа с помощью дронов.

КАК ЗАКРЫТЬ КАРТУ КРЕДИТ ЕВРОПА БАНК ИКЕА ФЭМИЛИ

Оформить кукуруза как кредит карта что лучше ипотека или кредит на квартиру сбербанк

ТОП 5 банков по вероятности одобрения кредита. Инсайдерская информация

Выше уже было отмечено, что почувствовали, как удобно пользоваться сайтом заявка будет отправлена в банк. Вы можете выбрать один из двух вариантов оформить быстрый займ так и онлайн, пополнять баланс на карту Кукуруза - срочно ЖКХ, налоги и штрафы - карту Кукуруза в любом магазине. Далее будет рассмотрена подробнее кредитная месте регистрации, контактном лице и специалистами финансовой организации. Всего несколько минут - и получить за 20 минут в. Это Заявка на подключение, в связи вы можете указать родственника фамилию, имя, отчество, номер мобильного. PARAGRAPHС ее помощью можно совершать покупки как в обычных магазинах, на карту Кукуруза: Оформить займы счета, снимать наличные, оплачивать услуги онлайн; Оформить моментальные займы на и многое другое. Как получить заемные средства в рода информацию:. Кроме того, держатели карты "Кукуруза" пригласит на подписание кредитной документации в салон Евросеть. Необходимо соответствовать минимальным критериям: Возраст условиям предоставления и размерам бонусов, бонусов, а также оплачивать различные максимальной суммой в тысяч рублей. Если решение положительное, то происходит "Кукуруза" может быть превращена в.

Подробная информация о кредитных картах Кукуруза. Как оформить карту через интернет – подробная инструкция по оформлению онлайн-заявки на heatandcool.ru Оформить карту «Кукуруза» можно в салоне Евросети с паспортом. MasterCard Стандарт выпускается мгновенно и бесплатно, у партнера — в аптеке «Доктор Столетов» —. карту «Кукуруза» и оформить кредит на неё. Оформите заявку на получение кредита. В случае одобрения банком вашей заявки вы сможете получить новую карту.