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在AI的帮助下绘制地球的作物可以帮助农民和决策者改善计划
随着农业研究继续与技术，智能农业的交织在一起，这一短语涵盖了研究计算工具，可以帮助农民更好地解决农作物疾病，干旱和可持续性等问题，并迅速在全国范围内的农业实验室中变得无处不在。 NCSA资源（如Delta）为研究人员提供的NCSA资源，包括全国和伊利诺伊大学的U. of I. of I.）校园，为农业领域的尖端研究项目提供了一个温床。
来源:英国物理学家网首页随着农业研究继续与技术，智能农业的交织在一起，这一短语涵盖了研究计算工具，可以帮助农民更好地解决农作物疾病，干旱和可持续性等问题，并迅速在全国范围内的农业实验室中变得无处不在。 NCSA资源（如Delta）为研究人员提供的NCSA资源，包括全国和伊利诺伊大学的U. of I. of I.）校园，为农业领域的尖端研究项目提供了一个温床。
Yi-Chia Chang，博士学位I. I.的学生将他的研究重点放在机器学习（ML）和遥感上。他的最新研究发表在ARXIV预印术服务器上，并在IEEE IGARS 2025会议上接受了演示，涉及作物映射。 机器学习 已发布 arxiv IEEE IGARS 2025 想象您是一个农民，您正在计划本赛季的生长。您可能想知道哪种作物最有价值。如果您是一名决策者，您可能想知道是否缺乏特定的农作物，并激励农民通过补贴种植。为此，您必须知道目前正在成长的事情以做出这些决定。那就是作物映射发挥作用的地方。 作物映射使用卫星图像来创建特定区域中所有作物类型的地图。在监测农作物和区域食品供应方面，农作物地图是必不可少的工具，当农民计划在生长季节种植哪些农作物时，这些地图会有所帮助。这些地图还可以帮助智能农业 - 使用这些作物地图应用可以监测生长，降水状况，产量预测甚至疾病。 仅在美国，就有数百万英亩的农田可以分析，标签和地图。没有足够的专家来分析和了解数据以创建最新，准确的作物图，因此训练机器以扫描卫星图像和标签作物的效率更高和有用。
Yi-Chia Chang，博士学位I. I.的学生将他的研究重点放在机器学习（ML）和遥感上。他的最新研究发表在ARXIV预印术服务器上，并在IEEE IGARS 2025会议上接受了演示，涉及作物映射。 机器学习 已发布 arxivIEEE IGARS 2025 想象您是一个农民，您正在计划本赛季的生长。您可能想知道哪种作物最有价值。如果您是一名决策者，您可能想知道是否缺乏特定的农作物，并激励农民通过补贴种植。为此，您必须知道目前正在成长的事情以做出这些决定。那就是作物映射发挥作用的地方。 作物映射使用卫星图像来创建特定区域中所有作物类型的地图。在监测农作物和区域食品供应方面，农作物地图是必不可少的工具，当农民计划在生长季节种植哪些农作物时，这些地图会有所帮助。这些地图还可以帮助智能农业 - 使用这些作物地图应用可以监测生长，降水状况，产量预测甚至疾病。 仅在美国，就有数百万英亩的农田可以分析，标签和地图。没有足够的专家来分析和了解数据以创建最新，准确的作物图，因此训练机器以扫描卫星图像和标签作物的效率更高和有用。
IEEE IGARS 2025
想象您是一个农民，您正在计划本赛季的生长。您可能想知道哪种作物最有价值。如果您是一名决策者，您可能想知道是否缺乏特定的农作物，并激励农民通过补贴种植。为此，您必须知道目前正在成长的事情以做出这些决定。那就是作物映射发挥作用的地方。作物映射使用卫星图像来创建特定区域中所有作物类型的地图。在监测农作物和区域食品供应方面，农作物地图是必不可少的工具，当农民计划在生长季节种植哪些农作物时，这些地图会有所帮助。这些地图还可以帮助智能农业 - 使用这些作物地图应用可以监测生长，降水状况，产量预测甚至疾病。仅在美国，就有数百万英亩的农田可以分析，标签和地图。没有足够的专家来分析和了解数据以创建最新，准确的作物图，因此训练机器以扫描卫星图像和标签作物的效率更高和有用。