Simon Máté: Mélytanulási módszerek alkalmazása mezőgazdasági elemzésekhez Sentinel idősorokon скачать в хорошем качестве

Simon Máté: Mélytanulási módszerek alkalmazása mezőgazdasági elemzésekhez Sentinel idősorokon

10. Térinforrás Meetup - NJSZT Térinformatikai és Távérzékelési Szakosztály Simon Máté (Lechner Tudásközpont): Mélytanulási módszerek alkalmazása mezőgazdasági elemzésekhez Sentinel idősorokon A Sentinel idősorok felhasználása mezőgazdasági és környezeti feladatok megoldására mind a tudományos, mind az alkalmazott kutatás-fejlesztésben igen népszerű. Ennek oka a nagy térbeli és időbeli felbontás és a globális lefedettség mellett természetesen az ingyenes hozzáférés. A nagy mennyiségű multidimenziós adat feldolgozásánál napjainkban szinte magától értetődően felmerül a klasszikus gépi tanulási eljárások, vagy a népszerű AI algoritmusok alapját képező mélytanulási eljárások alkalmazása. Előadásomban bemutatom a Lechner Tudásközpont Űrtávérzékelési Osztálya által végzett mezőgazdasági tematikájú mélytanulási fejlesztéseket. Szó lesz vetésszerkezeti térképezésről, az aratás időpontjának meghatározásáról, kis mintaterületen zajló kísérletezésről és országos, több évre kiterjedő elemzésről is.