Ekipa inženirjev MIT je razvila revolucionarno metodo za kartiranje vrst pridelkov v celotnih regijah brez potrebe po osebnih anketah. Ta nova tehnika uporablja kombinacijo slik Google Street View, strojnega učenja in satelitskih podatkov za samodejno prepoznavanje in kartiranje vrst pridelkov z visoko natančnostjo. Raziskovalci so s to metodo že uspešno ustvarili prvi državni zemljevid pridelkov v Tajski, pri čemer so dosegli impresivno natančnost 93%.
Tradicionalno je kartiranje porazdelitve pridelkov dolgotrajen in zahteven proces, ki temelji na terenskih raziskavah, izvedenih s strani kmetijskih agencij. Vendar pa se te raziskave običajno izvajajo v visoko razvitem državah, kar za posledico pušča vrzel v znanju v regijah z nižjim do srednjim dohodkom, kjer majhna kmetijska gospodarstva predstavljajo pomemben del kmetijskega sektorja. Pomanjkanje podatkov o vrstah pridelkov in donosih v teh območjih predstavlja izzive pri sledenju in napovedovanju svetovnih zalog hrane.
Da bi se spoprijeli s tem izzivom, se je ekipa MIT obrnila na slikovno gradivo ob cestah, ki ga zajemajo storitve, kot je Google Street View. Čeprav te slike niso bile posebej namenjene za prepoznavanje pridelkov, so raziskovalci ugotovili, da jih lahko izkoristijo za prepoznavanje pridelkov. Zbrali so več kot 200.000 slik Google Street View iz Tajske in izučili konvolucijsko nevrosno mrežo za generiranje oznak pridelkov za slike z uporabo različnih metod učenja.
Oznake na slikah so nato bile združene s satelitskimi podatki, zajetimi na istih lokacijah skozi celotno rastno sezono. S pomočjo analize več meritev iz satelitskih podatkov, kot so zelenost in odbojnost, je ekipa izučila drug model, da s satelitskimi podatki povezacrop pridelkov. Ta model je bil nato uporabljen za obdelavo satelitskih podatkov za preostalo državo, s čimer je bil ustvarjen podroben zemljevid vrst pridelkov.
Ta revolucionarni pristop odpravlja potrebo po obsežnih terenskih raziskavah, omogoča hitro in natančno kartiranje vrst pridelkov v velikem obsegu. Raziskovalci zdaj uporabljajo svojo metodo tudi v drugih državah, vključno z Indijo, kjer majhna kmetijska gospodarstva igrajo ključno vlogo pri proizvodnji hrane, vendar nimajo zabeleženih podatkov o vrstah pridelkov.
S tem inovativnim kartiranjem porazdelitve pridelkov se odpira pot za boljše razumevanje kmetijskih rezultatov in spodbujanje trajnostnih kmetijskih praks. S podrobnejšim kartiranjem pridelkov lahko raziskovalci naslavljajo pomembna vprašanja, povezana z optimizacijo donosov in varnostjo hrane.
Pogosta vprašanja:
1. Katera revolucionarna metoda so razvili inženirji MIT?
– Inženirji MIT so razvili metodo za kartiranje vrst pridelkov v celotnih regijah brez potrebe po osebnih anketah.
2. Kako deluje ta nova tehnika?
– Tehnika uporablja kombinacijo slik Google Street View, strojnega učenja in satelitskih podatkov za samodejno prepoznavanje in kartiranje vrst pridelkov z visoko natančnostjo.
3. Kako visoka je dosežena natančnost pri kartiranju pridelkov na Tajskem?
– Raziskovalci so dosegli impresivno natančnost 93% pri ustvarjanju prvega državnega zemljevida pridelkov na Tajskem.
4. Zakaj je tradicionalno kartiranje porazdelitve pridelkov časovno zahtevno in zahteva veliko virov?
– Tradicionalno kartiranje temelji na terenskih raziskavah, ki jih izvajajo kmetijske agencije, kar je časovno zahtevno in zahteva veliko virov.
5. Katera območja običajno zajemajo terenske raziskave za kartiranje pridelkov?
– Terenske raziskave se običajno izvajajo v visoko razvitih državah, kar pomeni vrzel v znanju v regijah z nižjim do srednjim dohodkom.
6. Kakšno vrzel v podatkih pomeni pomanjkanje informacij o vrstah pridelkov in donosih v regijah z nižjim do srednjim dohodkom?
– Pomanjkanje podatkov o vrstah pridelkov in donosih v teh regijah predstavlja izzive pri sledenju in napovedovanju svetovnih zalog hrane.
7. Kako je ekipa MIT izkoristila slike Google Street View za prepoznavanje pridelkov?
– Ekipa MIT je zbrala več kot 200.000 slik Google Street View iz Tajske in izučila konvolucijsko nevrosno mrežo za generiranje oznak pridelkov za slike.
8. Katero vlogo so imeli satelitski podatki v postopku kartiranja?
– Satelitski podatki, zajeti na istih lokacijah skozi celotno rastno sezono, so bili združeni z oznakami na slikah, da so izučili model, ki povezuje satelitske podatke s pridelkov.
9. Kako ta pristop odpravlja potrebo po obsežnih terenskih raziskavah?
– Z uporabo slik Google Street View in strojnega učenja ta pristop odpravlja potrebo po obsežnih terenskih raziskavah, omogoča hitro in natančno kartiranje vrst pridelkov v velikem obsegu.
10. Na katero državo načrtuje ekipa MIT uporabiti svojo metodo naslednjo?
– Ekipa MIT načrtuje uporabo svoje metode v Indiji, kjer majhna kmetijska gospodarstva igrajo ključno vlogo pri proizvodnji hrane, vendar nimajo zabeleženih podatkov o vrstah pridelkov.
Ključni pojmi:
– Strojno učenje: Področje umetne inteligence, ki omogoča računalnikom učenje in izboljšanje na podlagi izkušenj, ne da bi bilo treba izrecno programirati.
– Konvolucijska nevrosna mreža: Vrsta umetne nevronske mreže, ki se pogosto uporablja pri analizi vizualnih slik.
Predlagana povezava:
TheWorldCounts (Spletna stran, ki zagotavlja informacije o svetovnih problemih v zvezi z hrano in kmetijstvom)
The source of the article is from the blog crasel.tk