Обзор методов машинного обучения для оценки урожайности сельскохозяйственных культур по данным Sentinel-2
В 📖статье рассматриваются исследования последних пяти лет, в которых использовались снимки Sentinel-2 и методы машинного обучения для оценки урожайности пшеницы, кукурузы, риса и других культур. Обсуждается применение различных методов, таких как “случайный лес”, SVM, CNN, а также ансамблей методов, для уточнения прогнозов урожайности.
Результаты показывают рост числа применений данных Sentinel-2 для прогноза урожайности, а также тенденцию к применению более продвинутых методов машинного обучения (переход от случайного леса к нейронкам). Отмечено, что разные исследователи используют различные комбинации спутниковых данных, вегетационных индексов и методов машинного обучения для схожих культур, что приводит к разным результатам, которые зачастую не удается сравнить между собой.
📖Aslan, M. F., Sabanci, K., & Aslan, B. (2024). Artificial Intelligence Techniques in Crop Yield Estimation Based on Sentinel-2 Data: A Comprehensive Survey. Sustainability, 16(18), 8277. https://doi.org/10.3390/su16188277
📊Количество исследований, связанных с Sentinel-2, в базе Web of Science по годам.
Обзор методов машинного обучения для оценки урожайности сельскохозяйственных культур по данным Sentinel-2
В 📖статье рассматриваются исследования последних пяти лет, в которых использовались снимки Sentinel-2 и методы машинного обучения для оценки урожайности пшеницы, кукурузы, риса и других культур. Обсуждается применение различных методов, таких как “случайный лес”, SVM, CNN, а также ансамблей методов, для уточнения прогнозов урожайности.
Результаты показывают рост числа применений данных Sentinel-2 для прогноза урожайности, а также тенденцию к применению более продвинутых методов машинного обучения (переход от случайного леса к нейронкам). Отмечено, что разные исследователи используют различные комбинации спутниковых данных, вегетационных индексов и методов машинного обучения для схожих культур, что приводит к разным результатам, которые зачастую не удается сравнить между собой.
📖Aslan, M. F., Sabanci, K., & Aslan, B. (2024). Artificial Intelligence Techniques in Crop Yield Estimation Based on Sentinel-2 Data: A Comprehensive Survey. Sustainability, 16(18), 8277. https://doi.org/10.3390/su16188277
📊Количество исследований, связанных с Sentinel-2, в базе Web of Science по годам.
At this point, however, Durov had already been working on Telegram with his brother, and further planned a mobile-first social network with an explicit focus on anti-censorship. Later in April, he told TechCrunch that he had left Russia and had “no plans to go back,” saying that the nation was currently “incompatible with internet business at the moment.” He added later that he was looking for a country that matched his libertarian ideals to base his next startup. The regulator took order for the search and seizure operation from Judge Purushottam B Jadhav, Sebi Special Judge / Additional Sessions Judge. At its heart, Telegram is little more than a messaging app like WhatsApp or Signal. But it also offers open channels that enable a single user, or a group of users, to communicate with large numbers in a method similar to a Twitter account. This has proven to be both a blessing and a curse for Telegram and its users, since these channels can be used for both good and ill. Right now, as Wired reports, the app is a key way for Ukrainians to receive updates from the government during the invasion. In the United States, Telegram's lower public profile has helped it mostly avoid high level scrutiny from Congress, but it has not gone unnoticed. He said that since his platform does not have the capacity to check all channels, it may restrict some in Russia and Ukraine "for the duration of the conflict," but then reversed course hours later after many users complained that Telegram was an important source of information.
from ca
