从1957年前苏联发射斯普特尼克1号人造卫星至今，已有一个甲子的时间，卫星一直在收集关于地球的数据，在天文、气象卫星的帮助下，我们对地球的生态环境有了前所未有的认识。但是，全球生态循环系统的复杂程度超乎人类的想象，我们对该系统是如何影响关乎人类生命的农作物生长领域的情况，还知之甚少，特别是降水、干旱、植被灾害等对农业影响巨大的因素的变化情况。
成立于2014年的卫星数据分析技术服务商Descartes Labs就致力于提供地球监测，地理定位搜索以及农产品生长情况预测等服务，该公司原隶属于美国Los Alamos国家实验室，该实验室始建于1952年，最早是美国承担核子武器设计工作的两个实验室之一。冷战之后，其主要联合大学和相关企业进行能源方面的基础和应用研究。
Descartes Labs的创始人兼CEO Mark Johnson是一位颇为成功的产品经理，他毕业于斯坦福大学，其担任产品经理的三家创企均成功被大公司收购，分别是被Kayak收购的垂直搜索公司SideStep，被沃尔玛收购的社群网站信息服务商Kosmix以及被微软收购的自然语言搜索引擎Powerset。
2014年，他联合Los Alamos国家实验室的几位牛人成立了Descartes Labs，包括在基因算法领域工作十年的Steven Brumby和建立宇宙兆级粒子模型的Mike Warren，该公司的研发团队还拥有很多图像识别和机器学习领域的专家。
Descartes Labs通过将机器学习技术应用于公共和私人卫星图像提供的地理空间数据，从而推算某个区域森林砍伐率、农作物是否适合在该区域培育以及确定哪里适合建造新型的风农场等与贸易、经济息息相关的概率。
他们打造了一个搭载人工智能的超级云计算平台，每天可以读取和处理近5tb的新数据，包括天气数据和绕地球运行的卫星最新图像。通过分析千万亿像素的巨大图片，并将其与过去的数据进行对比，再利用其研发的全自动算法，可以确定一片土地是否适合种植玉米，大豆或其他农作物，并估算它的发芽率。
另外，人工智能可以根据该地区的红外光谱确定某一作物的健康状况。CEO Johnson表示，他们的人工智能可以预测美国300万平方公里的玉米田的产量，准确率达到99%。有投资人问他们预测玉米田产量的模型有什么秘诀，他说秘诀就是数据和运算，比其他机构更多的数据和更多的运行次数。
目前，全世界的耕地总量正在持续减少，而总人口预计到2050年将达到90亿人，其中大部分的人口增长集中在发展中国家。为了避免人口增长速度超过粮食供应增速，即出现大规模饥荒的情况，全球各地的种植者都在和气候模式的变化和水资源的紧缺进行“搏斗”，因此将高新技术引入农业势在必行。
农业数据技术创企Resson开发了一种图像识别算法，能够更准确地检测和分类植物害虫与疾病；农业AI公司AgVoice也为作物观察专家和农学家开发了一套自然语言处理工具包，它可以对导致大豆突然死亡的真菌疾病进行分析；与Descartes Labs一样，卫星数据分析公司Orbital Insight也在基于卫星图像、天气信息和农作物历史产量等信息开发预测算法。
卫星与AI的结合将为地球资源的可持续发展提供关键的技术支持，巴西的玉米、马来西亚的的黄豆和俄罗斯的小麦，Descartes Labs的系统正在为这些农作物提供每周生长情况的报告与预测，他们也在不断增强平台的计算能力，以期为更多的作物提供智能监测解决方案。
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