“`html
Remote Sensing and AI in Agriculture
Дистанционное зондирование – это важная область, использующая спутниковые и аэрокосмические технологии для обнаружения и классификации объектов на Земле. Оно играет значительную роль в мониторинге окружающей среды, управлении сельским хозяйством и сохранении природных ресурсов. Эти технологии позволяют ученым собирать обширные данные на протяжении больших географических областей и периодов, предоставляя информацию, необходимую для обоснованных решений.
Основные проблемы в области дистанционного зондирования для сельского хозяйства
Одной из основных проблем в области дистанционного зондирования для сельского хозяйства является точная классификация видов культур в различных регионах. Традиционные наборы данных часто ограничены своим географическим охватом, количеством включенных видов культур и объемом размеченных данных, доступных для обучения моделей машинного обучения. Эти ограничения затрудняют эффективное сравнение алгоритмов машинного обучения, особенно тех, которые используют техники обучения на небольшом количестве примеров.
EUROCROPSML: Решение для улучшения классификации культур
Исследователи из Технического университета Мюнхена, компании dida Datenschmiede GmbH, ETH Zürich и Института им. Цузе в Берлине представили набор данных EUROCROPSML, который включает 706 683 европейских сельскохозяйственных участков, классифицированных на 176 различных видов культур. Этот набор данных разработан для поддержки развития алгоритмов машинного обучения для классификации культур путем предоставления обширного набора данных с разметкой для обучения на небольшом количестве примеров. Этот большой и разнообразный набор данных способствует разработке надежных моделей машинного обучения, способных точно классифицировать культуры в различных регионах и условиях.
Практическое применение данных
EUROCROPSML включает ежегодные временные ряды медианных значений пикселей из спутниковых изображений Sentinel-2 за 2021 год. Данные тщательно предварительно обрабатываются для удаления облачного покрова и других помех, обеспечивая высококачественный вход для моделей машинного обучения. Каждая точка данных представлена временным рядом медианных значений пикселей для каждой из 13 спектральных полос изображений Sentinel-2, предоставляя подробную информацию о свете, отраженном поверхностью Земли в различных длинах волн. Этот набор данных также включает важные метаданные, такие как метки видов культур и пространственные координаты, что облегчает эффективное обучение и оценку алгоритмов классификации.
Значение и перспективы
Первоначальные эксперименты с набором данных EUROCROPSML продемонстрировали значительное улучшение производительности моделей. Например, модели, предварительно обученные на данных из Латвии, достигли точности 0,66 в сценарии обучения на 500 примерах, что значительно превзошло модели без предварительного обучения, которые достигли только точности 0,28. Включение данных из Португалии, несмотря на ее отличный климат и виды культур, также улучшило производительность, хотя и менее значительно. Это подчеркивает ценность передачи знаний и важность разнообразных обучающих данных для повышения точности моделей.
Заключение
EUROCROPSML предоставляет обширный и хорошо структурированный набор данных, который позволяет более эффективно сравнивать алгоритмы машинного обучения, особенно для обучения на небольшом количестве примеров. Этот набор данных, включающий данные с 706 683 сельскохозяйственных участков по всей Европе и охватывающий 176 видов культур, готов улучшить классификацию культур в различных регионах. Первоначальные результаты обнадеживают, поскольку модели, предварительно обученные на этом наборе данных, продемонстрировали превосходную производительность в точной классификации культур.
Источник: MarkTechPost
“`
