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.
Official government accounts have also spread fake fact checks. An official Twitter account for the Russia diplomatic mission in Geneva shared a fake debunking video claiming without evidence that "Western and Ukrainian media are creating thousands of fake news on Russia every day." The video, which has amassed almost 30,000 views, offered a "how-to" spot misinformation. The original Telegram channel has expanded into a web of accounts for different locations, including specific pages made for individual Russian cities. There's also an English-language website, which states it is owned by the people who run the Telegram channels. At the start of 2018, the company attempted to launch an Initial Coin Offering (ICO) which would enable it to enable payments (and earn the cash that comes from doing so). The initial signals were promising, especially given Telegram’s user base is already fairly crypto-savvy. It raised an initial tranche of cash – worth more than a billion dollars – to help develop the coin before opening sales to the public. Unfortunately, third-party sales of coins bought in those initial fundraising rounds raised the ire of the SEC, which brought the hammer down on the whole operation. In 2020, officials ordered Telegram to pay a fine of $18.5 million and hand back much of the cash that it had raised. Andrey, a Russian entrepreneur living in Brazil who, fearing retaliation, asked that NPR not use his last name, said Telegram has become one of the few places Russians can access independent news about the war. Asked about its stance on disinformation, Telegram spokesperson Remi Vaughn told AFP: "As noted by our CEO, the sheer volume of information being shared on channels makes it extremely difficult to verify, so it's important that users double-check what they read."
from vn
