Agrofield
Agrofield, tarlanın fiziksel olarak izlenmesinden dijital veri analitiğine kadar geniş bir yelpazede hizmet vermektedir. GPS tabanlı dümenleme sistemleri ve sensör ağları ile çiftçilerin tarladaki her metrekareyi etkin yönetmesini sağlayan bütünleşik çözümleri dikkat çekicidir.
- Drone ile hava analizi
- GPS tabanlı yönlendirme
- Hassas tarım danışmanlığı

Agrofield, akademik tasarım denetiminde 42/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri görsel kararlılık (89) ve marka kimliği (65); görece geliştirilebilir alanları akıcılık (0) ve estetik (39).
Agrofield, tarafından tasarlanan bu IoT Sensör & Tarla Yönetimi platformu olarak 42/100 skorla "Dönüşüm Aşaması" kategorisinde raporlanmıştır. kullanıcıların beklentilerini karşılayan temel etkileşim akışları henüz tam olarak olgunlaşmamıştır; genel kullanıcı deneyimini kısıtlayan çok sayıda tasarım açığı mevcuttur. Renk teorisi, tipografik hiyerarşi, Fitts Yasası etkileşim metrikleri ve WCAG erişilebilirlik standartları başta olmak üzere geniş kapsamlı bir dönüşüm planı önerilmektedir.
Tasarım Denetimi
Hasler-Süsstrunk renk teorisi, Gestalt ilkeleri ve Fitts Yasası ile hesaplamalı analiz.
Mavi güvenilirlik, otorite ve sakinliği kodlar. B2B ve kurumsal kimlikte dünya genelinde en yaygın tercih edilen tonlamadır; bilinçsiz güven oluşturma gücü yüksektir. (Birren, 1969)
WordPress CMS üzerine kurulu. Plugin ve tema ekosistemiyle geliştirilmiş.
"Minimalist nötr palet zamansız estetik sunar; içeriğin öne çıkmasına izin veriyor."
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
IoT Sensör & Tarla Yönetimi
Agrofield bu kategoride 12 puan altında — sektör ortalaması 54/100. En iyi %76 dilimindedir.
Benzer Skorlu Siteler
Ölçüm ortamı hakkında: Teknik performans için öncelik CrUX (Chrome User Experience Report — gerçek kullanıcıların canlı saha verisi); CrUX verisi yoksa Lighthouse(kontrollü lab/test ortamı) kullanılır. Bu iki ortam farklı koşullarda ölçtüğü için bazı metrikler birbirinden ayrışabilir — örneğin sunucu yanıtı (TTFB) lab'da hızlı görünürken, gerçek kullanıcıların içerik boyaması (LCP) ağ ve cihaz koşulları nedeniyle daha yavaş çıkabilir. Her iki değer de doğrudur; yalnızca farklı pencerelerden bakar.

