A pesquisa sobre agricultura inteligente, que utiliza tecnologia para ajudar os agricultores a enfrentar desafios como doenças, seca e sustentabilidade, tem avançado com o uso de aprendizado de máquina (ML) e sensoriamento remoto.
Yi-Chia Chang, doutorando na Universidade de Illinois, desenvolveu uma abordagem para melhorar o mapeamento de plantações usando imagens de satélite. Esse mapeamento é essencial para monitorar o crescimento de plantações, prever rendimentos e auxiliar na segurança alimentar global.
A pesquisa está publicada no servidor arXiv.
Descobertas do estudo
- Chang e sua equipe testaram modelos de aprendizado de máquina para identificar tipos de plantações em diferentes regiões, comparando o desempenho de modelos treinados com dados de satélite (como o Sentinel-2) com modelos treinados em dados gerais, como o ImageNet.
- Os resultados mostraram que modelos treinados em imagens específicas de satélite têm melhor desempenho em mapeamento de plantações.
- Além disso, treinar modelos com dados fora da distribuição geográfica pode melhorar o desempenho, mesmo quando os dados são escassos.
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Esse estudo é parte do esforço maior do grupo PROFYLE, com o objetivo de criar soluções mais precisas para a agricultura inteligente.
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Chang também destaca como o uso de recursos de computação de alto desempenho (HPC) e armazenamento adequado foi crucial para o sucesso da pesquisa. Ele espera expandir esses métodos para aplicações mais amplas, como previsão de rendimento e segurança alimentar.
O trabalho de Chang foi desenvolvido utilizando o Delta, um recurso computacional avançado, que proporcionou o poder de processamento necessário para analisar grandes quantidades de dados.
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