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使用机器学习算法遥感中的预测性建模
3部计算机科学与IT，安得拉邦中央大学，阿纳塔普尔。 摘要：使用机器学习（ML）算法的遥感中的预测建模已成为解决各种环境和气候挑战的有力方法。 本文探讨了高级ML技术与遥感数据的集成，以增强诸如土地覆盖分类，作物收益预测，气候变化监控和灾难管理等应用程序的预测能力。 我们审查了相关的工作和现有系统，突出显示了Google Earth Engine（GEE），NASA Earth Exchange（NEX）和Sentinel Hub等平台，它们利用云计算来处理大型数据处理和模型部署。 提出的系统结合了数据采集，预处理，特征提取，模型选择和训练以及预测和可视化，以提供准确，及时的预测。 未来的增强功能，包括深度学习集成，实时数据处理，增强的用户界面以及与物联网（IoT）设备的协作，以进一步增强系统的功能。 本文通过强调ML算法在转换遥感应用程序，支持明智的决策并改善地球资源管理方面的潜力来结束。 关键字：预测建模，遥感，机器学习，深度学习，云计算，Google Earth Engine，NASA Earth Exchange，Sentinel Hub，环境监控，数据。 1。 2。 本节回顾了中的关键研究和进步计算机科学与IT，安得拉邦中央大学，阿纳塔普尔。摘要：使用机器学习（ML）算法的遥感中的预测建模已成为解决各种环境和气候挑战的有力方法。本文探讨了高级ML技术与遥感数据的集成，以增强诸如土地覆盖分类，作物收益预测，气候变化监控和灾难管理等应用程序的预测能力。我们审查了相关的工作和现有系统，突出显示了Google Earth Engine（GEE），NASA Earth Exchange（NEX）和Sentinel Hub等平台，它们利用云计算来处理大型数据处理和模型部署。提出的系统结合了数据采集，预处理，特征提取，模型选择和训练以及预测和可视化，以提供准确，及时的预测。未来的增强功能，包括深度学习集成，实时数据处理，增强的用户界面以及与物联网（IoT）设备的协作，以进一步增强系统的功能。本文通过强调ML算法在转换遥感应用程序，支持明智的决策并改善地球资源管理方面的潜力来结束。关键字：预测建模，遥感，机器学习，深度学习，云计算，Google Earth Engine，NASA Earth Exchange，Sentinel Hub，环境监控，数据。1。2。本节回顾了引言遥感是一项关键技术，可以从远处观察和分析地球表面和大气，通常使用卫星或空气传感器。它为广泛的应用提供了必不可少的数据，包括环境监测，农业评估，城市规划，灾难管理和气候变化研究。遥感平台生成的大量数据对分析和解释提出了重大挑战。但是，机器学习的最新进展（ML）提供了强大的工具，可从这些大数据集中提取有意义的模式并进行准确的预测[1,2]。遥感中的预测建模涉及使用历史和当前数据来预测未来的条件和趋势。这种能力对于积极的决策特别有价值，使利益相关者能够预测并应对环境变化，农业需求或即将发生的自然灾害。机器学习算法在处理遥感数据的复杂性和数量方面表现出色，比传统方法更精确，更可靠的预测[3]。本文探讨了机器学习在遥感领域内预测建模中的作用。它审查了与各种预测任务成功整合ML算法的相关工作和现有系统。此外，它提出了一个综合系统，该系统利用高级ML技术和云计算来增强预测性建模功能。通过各种案例研究证明了所提出的系统的有效性，并讨论了潜在的未来增强功能，以概述该技术的前进道路。通过将机器学习与遥感数据集成在一起，我们可以显着提高监视和预测环境和气候状况的能力，从而为更好的资源管理和灾难准备。这种整合不仅可以提高科学理解，而且还为全球挑战提供了实用的解决方案，强调了该领域持续研发的重要性[4,5]。相关的工作，机器学习（ML）在遥感中的应用一直是广泛研究的重点，这反映了对ML增强预测建模能力的潜力的越来越多。
推进可持续的AI：平衡性能和碳排放与系统理论的系统理论
摘要：人工智能（AI）可以减少和增加公司的碳足迹。本研究探讨了这种复杂的关系。AI技术可用于抵抗气候变化，但是训练这些模型可以消耗大量能量。在这里，我们将AI和碳排放视为互连系统。我们分析了六个机器学习模型，并计算了其碳足迹。我们的目标是促进“可持续AI”，在整个开发过程中，从数据收集到使用模型，都考虑了环境责任。通过倡导可持续实践，我们鼓励创建也是环保的有效AI。关键字：可持续AI，机器学习，碳排放，能源效率，绿色AI，深度学习1。引言人工智能（AI）正在彻底改变我们的世界，其对环境的影响是一个复杂的问题，需要我们注意。AI通过在资源管理和环境监控方面的进步提供了希望可持续性的灯塔，但它也带来了隐藏的负担：碳排放的产生。训练和运行复杂的AI模型所需的巨大能量是为了给我们的星球带来的。这项研究解决了这种批判性二元性。早期的研究通常集中在AI的积极环境贡献上。我们旨在通过探索AI技术的积极和消极的环境后果来提供更全面的理解。关键重点是找到创建较低碳足迹的机器学习模型。为了实现整体观点，我们将采用系统系统（SOS）方法。该框架将AI和碳排放视为较大系统的相互连接部分。通过分析这些互动，我们可以制定策略以使AI实践更可持续。本研究提出了一个实现这一目标的框架，最终为AI帮助我们实现环境可持续性的未来铺平了道路，而不会损害我们地球的健康。此外，我们认为面对气候变化，考虑AI研究的道德意义至关重要。研究人员不仅应争取模型的准确性，而且还应考虑与开发相关的能源成本。通过将这些考虑因素纳入研究实践，我们可以确保AI成为环境进步的负责任工具。深度学习的高能源成本和对可持续实践深度学习（DL）算法的需求是具有广泛应用的强大工具，但是它们的培训过程以环境成本为基础。训练这些复杂模型需要大量的计算能力，这转化为大量能源消耗。这种高能量需求导致大量的二氧化碳，主要气候