Что такое шаблон продукта?

Классификацию структуры сельскохозяйственных культур можно резюмировать как использование спутниковых изображений или других методов дистанционного зондирования для определения того, какие виды культур выращиваются на определенной территории. Эту информацию затем можно использовать для информирования фермеров, инвесторов и других заинтересованных сторон о передовых методах управления этими культурами. Классификация структуры сельскохозяйственных культур также помогает нам понять, как изменение климата влияет на производство сельскохозяйственных культур и урожайность во всем мире.

 

Использование дистанционного зондирования и глубокого обучения для классификации моделей продуктов

Дистанционное зондирование — это использование спутников или самолетов для удаленного сбора данных о поверхности Земли. Эти данные затем можно использовать для классификации различных типов сельскохозяйственных культур путем анализа их спектральных характеристик. Методы глубокого обучения, такие как сверточные нейронные сети (CNN), часто используются для идентификации различных типов культур по этим спектральным сигнатурам с высокой точностью. Например, спутниковые изображения Sentinel-2 успешно используются для задач классификации сельскохозяйственных культур, при этом CNN достигают точности до 98% в некоторых наборах данных.

 

Объектно-ориентированная и пиксельная классификация

Существует два основных подхода, используемых учеными в приложениях классификации шаблонов продуктов: классификация на основе объектов и классификация на основе пикселей. Классификация на основе объектов использует алгоритмы для группировки пикселей в объекты на основе их визуальных свойств, тогда как классификация на основе пикселей напрямую присваивает каждому пикселю метку класса, не группируя их в объекты. Оба метода имеют преимущества и недостатки в зависимости от поставленной задачи.

Объектно-ориентированная классификация (OBC) использует как пространственную информацию, так и спектральные данные спутниковых изображений для идентификации объектов на изображении. OBC предполагает обработку необработанных спутниковых изображений в отдельные объекты или регионы на основе их атрибутов. Эти объекты затем классифицируются с использованием алгоритмов машинного обучения, таких как машины опорных векторов (SVM) или сверточные нейронные сети (CNN). OBC становится все более популярным, поскольку он может точно классифицировать сложные сцены благодаря своей способности захватывать как пространственную, так и спектральную информацию.

Классификация на основе пикселей (PBC) использует только спектральные данные спутниковых изображений для классификации пикселей изображения. PBC включает обработку необработанных спутниковых изображений в отдельные пиксели на основе их спектральной информации. Эти пиксели затем классифицируются с использованием алгоритмов машинного обучения, таких как SVM или CNN. По сравнению с OBC, PBC менее точен из-за неспособности захватывать пространственную информацию с изображения. Кроме того, PBC может занять больше времени, поскольку для получения точных результатов требуются большие объемы обучающих данных.

 

Преимущества использования классификации моделей культур для умного земледелия

Используя методы классификации структуры сельскохозяйственных культур, мы можем получить информацию о тенденциях растениеводства, которую затем можно использовать для принятия более эффективных решений относительно распределения ресурсов, инвестиционных возможностей и стратегий управления земельными ресурсами. Контролируя состояние сельскохозяйственных культур в масштабе, мы можем обнаружить потенциальные проблемы на ранней стадии, чтобы их можно было быстро решить, прежде чем они станут серьезными проблемами, которые могут существенно повлиять на урожайность. Кроме того, эти методы могут помочь в инициативах «умного» земледелия, таких как точное земледелие, целью которых является оптимизация затрат, таких как использование воды, при минимизации затрат и повышении урожайности.

 

Классификация структуры сельскохозяйственных культур является важным инструментом в поисках умного сельского хозяйства, поскольку она помогает нам получить представление о тенденциях растениеводства в различных частях мира. Используя технологии дистанционного зондирования, такие как спутниковые снимки Sentinel-2, вместе с алгоритмами глубокого обучения, такими как сверточные нейронные сети (CNN), мы можем классифицировать различные типы сельскохозяйственных культур с высокой точностью; Это позволяет нам принимать более обоснованные решения о распределении ресурсов, инвестиционных возможностях и стратегиях управления земельными ресурсами для получения максимальной выгоды. Благодаря этим усилиям мы надеемся достичь большей эффективности сельскохозяйственного производства при минимизации затрат и увеличении урожайности без какого-либо ущерба для качества или устойчивости.