Датасет машинного обучения для классификации сельскохозяйственных угодий в Европе на основе данных дистанционного зондирования.

 EuroCropsML: An Analysis-Ready Remote Sensing Machine Learning Dataset for Time Series Crop Type Classification of Agricultural Parcels in Europe

«`html

Роль удаленного зондирования в сельском хозяйстве

Удаленное зондирование – важная область, использующая спутниковые и авиационные технологии для обнаружения и классификации объектов на Земле. Оно играет значительную роль в мониторинге окружающей среды, управлении сельскохозяйственными угодьями и сохранении природных ресурсов.

Основные проблемы в сельскохозяйственном удаленном зондировании

Одной из основных проблем удаленного зондирования для сельского хозяйства является точная классификация видов культур в различных регионах. Традиционные наборы данных часто ограничены своим географическим охватом, количеством включенных видов культур и объемом размеченных данных для обучения моделей машинного обучения.

EUROCROPSML: новый набор данных для улучшения машинного обучения

Исследователи из Технического университета Мюнхена, dida Datenschmiede GmbH, ETH Zürich и Института им. Цузе представили набор данных EUROCROPSML, включающий 706 683 европейских сельскохозяйственных участков, классифицированных на 176 различных видов культур. Данный набор создан для поддержки развития машинного обучения в классификации культурного растительного покрова путем предоставления обширного мультиклассового набора данных, подходящего для машинного обучения на небольшом количестве примеров.

Практическое применение набора данных

EUROCROPSML включает в себя ежегодные временные ряды медианных значений пикселей из спутниковых изображений Sentinel-2 за 2021 год. Данные тщательно предварительно обрабатываются для удаления облачного покрытия и прочих помех, обеспечивая высококачественные входные данные для моделей машинного обучения. Каждая точка данных представлена временным рядом медианных значений пикселей для каждой из 13 спектральных полос изображений Sentinel-2, обеспечивая подробную информацию о свете, отраженном поверхностью Земли на различных длинах волн. Кроме того, набор данных включает важные метаданные, такие как метки видов культур и пространственные координаты, что облегчает эффективное обучение и оценку алгоритмов классификации.

Повышение эффективности моделей машинного обучения

Первоначальные эксперименты с набором данных EUROCROPSML продемонстрировали значительное улучшение производительности моделей. Например, модели, предварительно обученные на данных из Латвии, достигли точности 0,66 в сценарии обучения на 500 примерах, что значительно превзошло модели без предварительного обучения, которые достигли только точности 0,28. Включение данных из Португалии, несмотря на различный климат и виды культур, также улучшило производительность, хотя в меньшей степени. Это подчеркивает ценность переноса обучения и важность разнообразных данных для повышения точности моделей.

«`

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Itinai.com it company office background blured photography by 93e48de1 e0a4 4327 bf1a 5249ee257f75 2

    NLWeb: Упрощение интеграции ИИ-интерфейсов на веб-сайтах

    Практические бизнес-решения на основе NLWeb NLWeb от Microsoft предоставляет возможность интеграции искусственного интеллекта в веб-сайты, что может значительно улучшить взаимодействие с клиентами и оптимизировать бизнес-процессы. Как это улучшает бизнес и реальную жизнь Использование…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 4eb35f19 7615 468b aeb9 1b0429702b67 2

    GRIT: Новый подход к обучению мультимодальных языковых моделей

    Понимание проблемы Разработка многомодальных больших языковых моделей (MLLM) направлена на объединение понимания визуального контента и обработки языка. Однако многие из этих моделей сталкиваются с трудностями при эффективном рассуждении о изображениях. Это может привести…

  • Itinai.com it company office background blured photography by e4139fc1 862c 4177 9de9 70fb39c5af9e 2

    Создание настраиваемого многофункционального AI-агента с LangGraph и Claude

    Создание пользовательского многофункционального AI-агента: практическое руководство 1. Настройка окружения Автоматизация установки необходимых Python-пакетов упрощает процесс настройки и создает удобную среду для работы. Рекомендации по реализации: Определите необходимые пакеты для установки. Используйте скрипт для…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 783785eb 8fa3 46e6 bc84 19f52afaa824 3

    Оптимизация ассемблерного кода с помощью ИИ: превосходство обучения с подкреплением над традиционными компиляторами

    Оптимизация кода сборки с помощью больших языковых моделей (LLMs) Введение С увеличением спроса на эффективные методы программирования оптимизация кода сборки становится ключевой задачей. Традиционные компиляторы долгое время были основным решением, однако недавние инновации…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 724d9f47 b65a 445e b4b5 b5939a7eba28 3

    Современные многоагентные рабочие процессы с Microsoft AutoGen

    Введение Использование Microsoft AutoGen для создания многоагентных рабочих процессов может значительно улучшить бизнес-процессы. Это позволяет интегрировать специализированных помощников для повышения эффективности и качества работы. Преимущества внедрения Автоматизация взаимодействия между агентами улучшает скорость и…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 724d9f47 b65a 445e b4b5 b5939a7eba28 1

    Групповое Мышление: Новая Эффективность Сотрудничества AI

    Повышение Эффективности Бизнеса с Помощью Group Think Введение в Group Think В современном мире искусственного интеллекта сотрудничество языковых моделей (LLMs) открывает новые горизонты. Концепция Group Think позволяет этим моделям эффективно работать вместе, увеличивая…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 93e48de1 e0a4 4327 bf1a 5249ee257f75 0

    Оценка ИИ-ассистентов для сложных голосовых рабочих процессов в предприятиях

    Практические бизнес-решения Бизнесы могут использовать технологии ИИ для трансформации своих операций. Вот несколько практических шагов, которые стоит рассмотреть: 1. Определите возможности автоматизации Ищите процессы, которые можно автоматизировать, особенно в взаимодействии с клиентами, где…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 5fd12c31 5208 4b8e aafe 893f47620ac9 1

    Thinkless: Новая Эффективная Платформа для Языковых Моделей

    Практические бизнес-решения с использованием ИИ Искусственный интеллект может значительно улучшить ваши бизнес-процессы. Вот несколько практических шагов, которые стоит рассмотреть: 1. Определите возможности для автоматизации Ищите процессы, которые могут быть автоматизированы. Сосредоточьтесь на взаимодействиях…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 431ba571 009a 4ead 8847 7d3b7a613a24 1

    MMLONGBENCH: Новый стандарт для оценки моделей с длинным контекстом

    MMLONGBENCH: Новый стандарт для моделей зрения и языка с длинным контекстом Понимание моделей зрения и языка с длинным контекстом Современные достижения в моделировании длинного контекста значительно улучшили производительность больших языковых моделей и моделей…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 4eb35f19 7615 468b aeb9 1b0429702b67 0

    Магнитный интерфейс AI: Совместная автоматизация веб-задач от Microsoft

    Введение Современные веб-технологии изменили наше взаимодействие с цифровыми платформами. Автоматизация рутинных задач с помощью ИИ может значительно повысить эффективность работы. Однако важно, чтобы ИИ работал в сотрудничестве с пользователями, а не заменял их.…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 0b545732 d29f 4839 a448 751a77ba1563 2

    Улучшение логического мышления в бизнес-приложениях ИИ

    Улучшение Размышлений в AI Моделях для Бизнес Приложений Понимание Больших Моделей Размышлений Большие Модели Размышлений (БМР), такие как o1 и o3 от OpenAI, DeepSeek-R1, Grok 3.5 и Gemini 2.5 Pro, демонстрируют впечатляющие способности…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 342dc52c d1e8 48a5 a450 02825b0d4c2b 0

    Новые модели Claude Opus 4 и Sonnet 4: Прорыв в ИИ для бизнеса

    Введение в модели Claude Anthropic представила свои последние языковые модели, Claude Opus 4 и Claude Sonnet 4. Эти модели позволяют бизнесу повысить операционную эффективность и улучшить процессы принятия решений. Claude Opus 4: Лидер…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 783785eb 8fa3 46e6 bc84 19f52afaa824 0

    Falcon-H1: Гибридные языковые модели для бизнеса

    Преобразование бизнеса с помощью Falcon-H1 Обзор Falcon-H1 Falcon-H1 от Института Технологических Инноваций (TII) — это значительный шаг вперед в технологии языковых моделей. Эти модели сочетают в себе преимущества трансформеров и структурированных пространственных моделей…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 3

    Развитие многомодального математического мышления с MathCoder-VL и FigCodifier

    Практические бизнес-решения на основе AI Использование AI для решения математических задач может значительно улучшить бизнес-процессы и повседневную жизнь. Вот как это можно реализовать: Шаг 1: Определение областей для автоматизации Изучите текущие процессы в…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 48cb21e9 ed8f 4a55 9f5b 4570e52f1cce 2

    Запуск Gemma 3n: Эффективный многомодальный ИИ для мобильных устройств

    Введение в Gemma 3n Gemma 3n — это новое многомодальное AI-решение от Google DeepMind, разработанное для мобильных устройств. Оно улучшает пользовательский опыт за счет повышения скорости и конфиденциальности. Проблемы в разработке мобильного AI…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 1

    RXTX: Эффективный алгоритм машинного обучения для структурного умножения матриц

    Практические бизнес-решения с использованием RXTX Введение в умножение матриц Умножение матриц является основной операцией в компьютерных науках. Оптимизация этого процесса может значительно улучшить производительность бизнеса через ускорение вычислений. Понимание структурированных матричных произведений Структурированные…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 0

    MCP Шлюзы: Обеспечение Безопасной и Масштабируемой Интеграции ИИ в Бизнесе

    Преобразование бизнеса с помощью интеграции ИИ Интеграция искусственного интеллекта (ИИ) в бизнес-процессы может значительно улучшить эффективность и безопасность. Использование протокола Model Context Protocol (MCP) и шлюзов MCP позволяет упростить взаимодействие ИИ с внешними…

  • Itinai.com it company office background blured photography by d266ecb7 1141 4fd8 a45e d7242fbf1e9e 3

    Создание Модульных AI Рабочих Процессов с Помощью Claude и LangGraph

    Построение Модульных AI Рабочих Процессов с Anthropic’s Claude и LangGraph Этот гид предлагает простой подход к внедрению LangGraph, удобной структуры для создания AI рабочих процессов с интеграцией API Anthropic’s Claude. Следуя этому руководству,…