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印度国家的土地利润 - 量化模型。 ...
用于建模的数据是从印度政府农村发展部发表的2019年印度荒原地图集。在2007-2008和2015-16期间，每个州的各个州的土地利用分布以及内部的过渡。数据还从Bhuvan门户进行了交叉检查，Bhuvan门户网站是由ISRO开发和托管的全国地形图层，用于地理空间数据，服务和分析工具。出于我们的研究目的，确定了12种不同的土地类别。它们是多尔（Dolr）所确定的荒地类别，而第十二类是非废物土地。鉴于这项研究的目的，它们被认为是足够的。跟踪此类土地的可能可用性和土地使用的变化。 12个土地类别如下：鉴于这项研究的目的，它们被认为是足够的。跟踪此类土地的可能可用性和土地使用的变化。12个土地类别如下：
人工智能技术在土地监测中的应用
摘要。本研究探讨了神经网络处理和地理门户技术在分析秋明市附近农业用地变化中的应用。卫星图像和遥感技术的利用已成为土地监测过程不可或缺的一部分，尤其是在农业领域。通过将卫星数据与人工智能相结合，该研究确定了田地边界、跟踪土地使用情况并监测作物生长情况。主要发现强调了地理门户在实时监测作物状况、生长阶段和虫害方面的有效性。该研究强调了 NDVI 和 EVI 等先进植被指数在评估土地动态和土壤条件方面的作用。结果表明，这些技术有潜力支持可持续农业和土地管理实践。建议继续进行研究和技术进步，以充分利用遥感在促进可持续土地利用和农业发展方面的优势。