Прогнозирование изменчивости урожая в пределах поля может помочь фермерам принимать правильные решения в различных ситуациях. Текущие достижения в области дистанционного зондирования и доступность изображений высокого разрешения, высокой частоты и бесплатных изображений Sentinel-2 улучшают внедрение точного земледелия для более широкого круга фермеров.
Переведенное названиеMachine Learning Methods for Yield Prediction Using Sentinel-2 Satellite Imagery
Язык оригиналарусский
Название основной публикацииПерспективные информационные технологии (ПИТ-2022)
Подзаголовок основной публикацииТруды Международной научно-технической конференции
Место публикацииСамара
ИздательСамарский научный центр РАН
Страницы163-169
ISBN (печатное издание)9785934248803
СостояниеОпубликовано - 2022
СобытиеМеждународная научно-техническая конференция "Перспективные информационные технологии" (ПИТ-2022), 18.04.2022 - 21.04.2022. г. Самара -
Продолжительность: 18 апр 2022 → 21 апр 2022

конференция

конференцияМеждународная научно-техническая конференция "Перспективные информационные технологии" (ПИТ-2022), 18.04.2022 - 21.04.2022. г. Самара
Период18/04/22 → 21/04/22

    Области исследований

  • deep learning, XGBoost, LightGBM, зондирования, Sentinel

ID: 99692038