Samotná data je ale potřeba vždy posuzovat v kontextu dané plodiny, času a místa snímání, půdních vlastností a mnoha dalších faktorů, proto při vyhodnocení spolupracujeme s VÚRV Praha.
Na základě indexů lze pak predikovat výnosy plodin, připravit aplikační mapy pro agrární stroje s variabilním dávkováním, nebo včas odhalit anomálie v růstu vegetace. Snímky ve viditelné části spektra zase mají využití ke kontrole úrody a vyčíslení škod při živelných pohromách a data z termovizní kamery pomáhají k optimalizaci zavlažování. Samotná data je ale potřeba vždy posuzovat v kontextu dané plodiny, času a místa snímání, půdních vlastností a mnoha dalších faktorů, proto při vyhodnocení spolupracujeme s VÚRV Praha.