Revolucionarna tehnika za kartiranje vrst kmetijskih pridelkov na obsežnih območjih je bila razvita s strani ekipe inženirjev iz MIT-a. Ta prebojni način odpravlja potrebo po tradicionalnih osebnih anketah in namesto tega temelji na kombinaciji slik iz programa Google Street View, strojnega učenja in satelitskih podatkov, s katerimi natančno določa in kartira vrste pridelkov.
Raziskovalci so uspešno uporabili to metodo za ustvarjanje prvega nacionalnega zemljevida pridelkov na Tajskem, pri čemer so dosegli impresivno natančnost 93%. V preteklosti je bilo kartiranje porazdelitve pridelkov časovno potratno in iz resursov zahtevno opravilo, ki je temeljilo na terenskih anketah, izvedenih s strani kmetijskih agencij. Vendar pa je ta metoda pogosto omejena na visoko razvite države, kar pomeni, da obstaja vrzel v znanju v regijah z nižjimi ali srednjimi dohodki, kjer majhna kmetijska gospodarstva igrajo pomembno vlogo v kmetijskem sektorju.
Da bi premostili to vrzel v podatkih, se je ekipa iz MIT-a obrnila na cestno slikovno gradivo, zajeto s storitvijo Google Street View. Čeprav te slike niso bile posebej namenjene identifikaciji pridelkov, so ponudile obilico informacij, ki bi jih bilo mogoče izkoristiti. Zbrali so več kot 200.000 slik iz programa Google Street View iz Tajske in jih uporabili za usposabljanje konvolucijske nevronske mreže. Ta nevronska mreža je generirala oznake za pridelke na slikah s pomočjo različnih metod usposabljanja.
Poleg tega so oznake na slikah povezali s satelitskimi podatki, ki so bili narejeni na istih lokacijah skozi sezono rasti. Z analizo več meritev iz satelitskih podatkov, kot so zelenost in odražanje, so raziskovalci izurili drug model, da je vzpostavil povezavo med satelitskimi podatki in oznakami pridelkov. Ta model je nato lahko obdelal satelitske podatke za preostanek države, kar je privedlo do visokoločljivega zemljevida vrst pridelkov.
Ta nov pristop revolucionira kartiranje pridelkov, saj odpravlja potrebo po obsežnih terenskih anketah. Z izrabo slik iz programa Google Street View in strojnega učenja postane mogoče hitro in natančno kartiranje vrst pridelkov v velikem obsegu. Ekipa iz MIT-a načrtuje, da bo v prihodnosti svojo metodo uporabila tudi v drugih državah, vključno z Indijo, kjer imajo majhna kmetijska gospodarstva ključno vlogo pri proizvodnji hrane, vendar nimajo zabeleženih podatkov o vrstah pridelkov.
S pridobivanjem podatkov o globalni porazdelitvi pridelkov ta inovativna tehnika kartiranja odpira vrata za boljše razumevanje kmetijskih rezultatov in spodbujanje trajnostnih kmetijskih praks. Podrobno kartiranje pridelkov omogoča raziskovalcem pristop k ključnim vprašanjem, povezanim z optimizacijo pridelka in varnostjo hrane. Z bolj celovitim in ažurnim razumevanjem vrst pridelkov je mogoče bolj natančno slediti svetovnim zalogam hrane in napovedovati, kar vodi v učinkovitejše kmetijske strategije.
Pogosta vprašanja (FAQs): Kartiranje vrst pridelkov z uporabo programa Google Street View
1. Kakšna je prebojna tehnika, ki so jo razvili inženirji iz MIT-a?
Tehnika, ki so jo razvili inženirji iz MIT-a, je pionirski način za kartiranje vrst kmetijskih pridelkov na velikih območjih z uporabo slik iz programa Google Street View, strojnega učenja in satelitskih podatkov.
2. Kako natančna je tehnika kartiranja pridelkov?
Tehnika kartiranja pridelkov je dosegla impresivno natančnost 93% pri ustvarjanju prvega nacionalnega zemljevida pridelkov na Tajskem.
3. Katero tradicionalno metodo ta tehnika odpravlja?
Tehnika odpravlja potrebo po tradicionalnih osebnih anketah, ki jih izvajajo kmetijske agencije, za kartiranje porazdelitve pridelkov.
4. Zakaj je ta tehnika pomembna za regije z nižjimi ali srednjimi dohodki?
Ta tehnika je pomembna za regije z nižjimi ali srednjimi dohodki, saj zapolnjuje vrzel v znanju v teh območjih, kjer majhna kmetijska gospodarstva igrajo pomembno vlogo v kmetijskem sektorju, s tem pa zagotavlja natančne podatke o vrstah pridelkov.
5. Kako je ekipa iz MIT-a izkoristila slike iz programa Google Street View?
Ekipa iz MIT-a je zbrala več kot 200.000 slik iz programa Google Street View iz Tajske in jih uporabila za usposabljanje konvolucijske nevronske mreže za generiranje oznak pridelkov na slikah.
6. Kaj so bili uporabljeni podatki skupaj z oznakami pridelkov iz programa Google Street View?
Oznake na slikah iz programa Google Street View so bile povezane s satelitskimi podatki, posnetimi na istih lokacijah skozi sezono rasti. Z analizo več meritev iz satelitskih podatkov, kot so zelenost in odražanje, so raziskovalci izurili drug model za povezavo med satelitskimi podatki in oznakami pridelkov.
7. Kako ta tehnika revolucionira kartiranje pridelkov?
Ta tehnika revolucionira kartiranje pridelkov z odpravo potrebe po obsežnih terenskih anketah. Z izrabo slik iz programa Google Street View in strojnega učenja omogoča hitro in natančno kartiranje vrst pridelkov v velikem obsegu.
8. Kakšni so prihodnji načrti ekipe iz MIT-a?
Ekipa iz MIT-a načrtuje, da bodo svojo metodo uporabili tudi v drugih državah, vključno z Indijo, kjer imajo majhna kmetijska gospodarstva ključno vlogo pri proizvodnji hrane, vendar nimajo zabeleženih podatkov o vrstah pridelkov.
9. Kakšen je vpliv te inovativne tehnike kartiranja?
Inovativna tehnika kartiranja zapolnjuje vrzel v znanju o globalni porazdelitvi pridelkov, kar omogoča boljše razumevanje kmetijskih rezultatov in spodbuja trajnostne kmetijske prakse. Raziskovalcem omogoča obravnavo ključnih vprašanj, povezanih z optimizacijo pridelka in varnostjo hrane, kar vodi v učinkovitejše kmetijske strategije.
Ključni pojmi/žargon:
– Strojno učenje: Področje umetne inteligence, ki omogoča računalnikom, da se učijo in izboljšujejo iz izkušenj, ne da bi bili izrecno programirani.
– Konvolucijska nevronska mreža: Vrsta globokih nevronskih mrež, ki se pogosto uporabljajo pri prepoznavanju in obdelavi slik.
– Satelitski podatki: Informacije, pridobljene s sateliti, ki krožijo okoli Zemlje, na primer slike ali meritve, uporabljene za različne namene, vključno s kartiranjem, napovedovanjem vremena in spremljanjem okolja.
– Vrste pridelkov: Različne vrste ali vrste pridelkov, kot so pšenica, koruza, riž itd.
Predlagane povezave:
– Spletna stran MIT
– Google Street View
The source of the article is from the blog papodemusica.com