Сверточные нейронные сети CNN (CNN) — это тип модели глубокого обучения, который особенно хорошо подходит для задач классификации изображений. Они состоят из нескольких слоев, включая сверточные слои, слои пула и полностью связанные слои. Эти слои работают вместе, чтобы извлечь из изображения такие элементы, как края и текстуры, и использовать их для классификации изображения в одну из нескольких предопределенных категорий.

Умное фермерство — это новая концепция, сочетающая использование технологий, данных и аналитики для повышения эффективности в сельскохозяйственном секторе. Классификация структуры культур является важным инструментом в этом процессе, поскольку она может помочь идентифицировать различные типы культур для лучшего управления и повышения урожайности. В этом сообщении блога мы обсудим, как классификация структуры сельскохозяйственных культур помогает нам добиться более разумного сельского хозяйства с использованием дистанционного зондирования, глубокого обучения и других технологий.

Суперразрешение — это метод, используемый для увеличения разрешения изображения, обычно с использованием алгоритмов глубокого обучения. Цель состоит в том, чтобы создавать изображения с высоким разрешением из входных данных с низким разрешением, которые могут быть полезны в различных приложениях, таких как спутниковые изображения, медицинские изображения и многое другое.

Использование технологий дистанционного зондирования изменило способы мониторинга и управления сельскохозяйственными угодьями. Фермеры и исследователи теперь имеют доступ к информации о росте сельскохозяйственных культур и состоянии почвы, которую раньше было трудно или невозможно получить, благодаря возможности сбора данных со спутников, дронов и других воздушных платформ. В этом сообщении блога мы рассмотрим некоторые из наиболее важных приложений дистанционного зондирования в сельском хозяйстве.