GeoAI作物分析和可持续农业

农业是全球经济的支柱,随着人口的增长,世界将需要生产更多的食物50% 2050。AI显著影响是世界上最重要的部门,农业扩大足迹在地上。后进军医疗、汽车、制造业和金融业,人工智能提供尖端技术在农业收获与提高生产力和作物产量。爱游戏捕鱼游戏ayx爱游戏平台

随着大量的开源地球观测(EO)数据,在云平台简单的可访问性,和解决问题的新方法在大多数产业的价值链,地理空间人工智能(GeoAI)空间分析的前沿。ayx爱游戏平台人工智能的集成和地理空间信息技术(GIT)农业与农业进一步塑造未来,使其更有效率,盈利和可持续。

MLOps在精准农业的作用

机器学习地理空间操作(MLOps)是一组实践,旨在部署和维护机器学习模型的地球观测图像进行高效、可靠的生产。它有助于构建一个健壮且可伸缩的DevOps文化提供端到端的概念,实现监控、机器学习和部署解决方案。

MLOps促进创建机器学习产品利用CI / CD自动化、工作流编排,再现性;版本控制的数据、模型和代码;协作;连续毫升培训和评估;毫升元数据跟踪和日志;持续的监控;和反馈循环。MLOps旨在:

• 有简单、可重复、便携式部署在不同的基础设施。
• 部署和管理松散耦合的microservices。
• 基于需求的规模。

农业主要挑战

巨大无比的空间数据从地球观测和分析功能的进步,农业面临着众多挑战,优化和自动化端到端DevOps管道GeoAI解决方案,包括:爱游戏娱乐网

• 检索和卫星图像的预处理。
• 穷人之间的通信和同步研究、工程、模型构建和操作团队,重新训练,版本,部署和实施。
• 可怜的再现性保证。
• 挑战在实现目标的变化很快。
• 使CI / CD支持数据和资产。

地理空间数据越来越及时更新处理数据从一个卫星以来,无人驾驶飞机,或360度移动意象不同的挑战。任务,如收集、清洗、转换、增强、分割数据,训练和部署模型是耗时的,通常涉及迭代执行。

根据Gartner的研究中,只有不到一半的人工智能项目使它生产在全球范围内,其余不超越概念证明。这主要是由于缺乏正确的训练数据,数据质量,选择模型或算法,或数据本地化。最优利用地理空间数据以提高农业产业的景观,MLOps有效地使一个迭代执行死刑的端到端自动化平台地面真实数据验证,培训和部署模型和成果 60%降低成本和精力

我们的解决方案提供什么?

尽管ML-driven分析生成一个无噪声的、准确、一致的输出,它依赖地面实况验证一直是一个主要障碍。地面实况模型训练和验证是至关重要的,对它分类和评估每一个农业区域,有助于确定作物品种。MLOps建立DevOps毫升平台有效地合作数据,业务分析师、工程师、数据科学家和研究人员加快模型通过监视和验证管理系统的开发和部署。这是我们的解决方案框架,以帮助您更好地理解如何提高作物评估方法通过利用我们提供:

MLOps流线模型训练和部署管道,使用CI / CD简化再培训,将机器学习轻松地集成到现有的发布流程,并使用先进的数据分析来改善模型性能随着时间的推移。

结论

机器学习在开源哨兵2数据在作物品种分类有效且高效地工作和健康。某些预处理,如多云的像素和大气校正,可以添加到pipeline-crop产量、生产数量预测、识别作物压力区域,供应链种子,化肥,农药和生产,估计土壤有机carbon-while精准农业上构建一个综合系统。解决方案包括建立一个专家系统,利用土壤、水(水系)、天气状况等因素来制定策略,提高产量。

为什么Cyient ?

作为技术的推动者和解决方案提供商,Cyient与业内专家密切合作,以了解问题和挑战。明天的视觉设计在一起,我们使我们的客户能够应用技术价值链中想象解决问题。 我们的目标是提供可持续的解决方案,促进颠覆性技术的采用,节约宝贵的资源。Cyient是投资建立一个通用的端到端综合地球观测数据的实时分析处理平台对精准农业的生产力提高。

关于作者

Nihar R Sahoo是地球科学博士学位专业GIS、遥感、和应用统计数据。他拥有超过23年的行业经验。他感兴趣的领域是建立端到端的开发、部署和操作化的地理空间与地球观测数据机器学习解决方案。