Sep, 2022

高分辨率卫星影像用于模拟干旱对农作物生产的影响

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TL;DR本篇论文介绍了一个包含同期多光谱、热学和微波数据以及关键的稻作参数注释的数据集 ——SICKLE，并在三个不同的任务上对其进行了基准测试，即庄稼类型、生长季日期（播种、移栽、收获）和预测收成，并提出了使用根据观察到的生长季节和 tamalnadu 农业大学获取的标准季节信息生成的时间序列数据的收成预测策略。该数据集提供了一个可以训练机器学习模型来进行农业遥感的研究方向。
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发现论文，激发创造
  • SICKLE: 多传感器卫星图像数据集，带有多个关键的农作物参数注释

    通过引入一种名为 SICKLE 的数据集，该研究致力于解决农业领域遥感机器学习模型训练所面临的数据稀缺问题，SICKLE 数据集包含了 3 个卫星（Landsat-8，Sentinel-1 和 Sentinel-2）在 2018 年 1 月至 2021 年 3 月期间的时序多分辨率图像数据，共有 2370 个样本，21 种作物类别和 3 个分辨率，用于进行农作物种类、生育期和产量的预测任务。

    Nov, 2023

  • 运用迁移学习实现全球农作物地图

    本文使用卫星数据和深度学习方法，建立一个基于转移学习的农作物类型检测模型，成功地在韩国、法国、西班牙和荷兰等地区对水稻和大麦进行了检测。

    Nov, 2022

  • 一个针对多模态气候变化感知作物产量预测的开放和大规模数据集

    通过引入 CropNet 数据集，该研究提供了一个多模态数据集，用于在县级别上准确预测作物产量，考虑了短期和长期气候变化的影响，并验证了其在气候变化感知作物产量预测中的一般适用性和有效性。

    Jun, 2024

  • 加拿大农田数据集：用于农业多时相深度学习分类的新地表覆盖数据集

    通过遥感监测土地覆盖对于研究环境变化以及通过作物产量预测确保全球粮食安全至关重要。该研究建立了一个加拿大农田的时间序列数据集，包含了来自 10 个作物类别的高分辨率图像，并提供用于预测作物类别的模型和源代码，可用于加速土地覆盖的准确连续监测，以促进健壮的农业 - 环境模型的创建。

    May, 2023

  • 农业精密种植：利用机器学习和 Sentinel-2 卫星图像进行作物映射

    本研究利用来自 Sentinel-2 卫星图像的各种光谱波段组合，采用深度学习和基于像素的机器学习方法，对熏衣草田进行精准农业的精确分割，得出了 Dice 系数为 0.8324 的 U-Net 结构的最终模型，同时，我们的研究还强调了像素方法和红绿蓝光谱波段组合在这一任务中的意外功效。

    Nov, 2023

  • 在数据稀缺环境下使用深度学习进行大规模农田绘制：尼日利亚案例研究

    利用机器学习技术结合全球农田数据集和手工标注数据，对尼日利亚进行了 10 米分辨率的新农田图生成，通过评估和比较不同模型及全球土地覆盖地图的性能，发现现有的 WorldCover 地图在测试集上表现最佳。

    Dec, 2023

  • 利用气候再分析数据对印度区级基于机器学习的水稻产量预测的可行性研究

    通过训练 19 个基于机器学习的模型，研究使用气候、卫星和稻谷产量数据预测印度 Kharif 季稻谷产量，结果表明可以以相当准确的水平进行预测，并通过分析推断出气候和遥感变量对稻谷产量的重要性和方向影响，最终开发出一个证明性仪表盘以便用户探索各个地区的产量变化。

    Mar, 2024

  • SEN12MS：一份经过整理的、包含地理参考多光谱 Sentinel-1/2 图像数据集，为深度学习与数据融合提供支持

    利用 Copernicus 计划（ESA）的 Sentinel 卫星和 Google Earth Engine 的云计算设施，我们提供一个包括 180,662 个样本的数据集，该数据集由双极化合成孔径雷达（SAR）图像，多光谱 Sentinel-2 图像和 MODIS 地表覆盖映射的三元组组成，拥有 10 m 的地面采样距离，并覆盖所有有人居住的大陆和所有气象季节。期望该数据支持社区开发面向场景分类或地表映射的语义分割等常见任务的深度学习算法。

    Jun, 2019

  • 利用分层融合卫星、旋转和上下文数据提高作物分类性能

    提出了一种融合多模态信息的方法，用于改进作物类型分类的准确性和稳健性，并针对 740 万个农业地块发布了新的注释数据集。新方法在评估中表现更好，可用于跨领域零样本学习和从法国到荷兰的少样本设定的稳健性。

    May, 2023

  • 农业人工智能：基于 Sentinel-2 影像的作物分类的语义分割方法比较

    利用自由可用的卫星图像，探索可用于葡萄园分割问题的主要机器学习方法，并评估各种广泛使用的机器学习技术的有效性，为特定场景选择最合适的模型提供指导。

    Nov, 2023