• Главная
  • Лента новостей 1
  • Лента новостей 2
  • Статьи
  • Календарь событий
  • Образование
  • Финансирование
  • Открытые инновации
  • Шоу-рум
  • О проекте
  • Партнеры
  • Добавить публикацию
  • Сервисы
  • Реклама
  • hello@technovery.com
  • telegram
  • vk
technovery
Нет результатов
Все результаты
technovery
Нет результатов
Все результаты

Классификация данных спутникового зондирования на основе машинного обучения

11 октября, 2021
Машинное обучение
Классификация данных спутникового зондирования на основе машинного обучения

Ученые геолого-географического факультета Томского госуниверситета создают карты пространственной неоднородности почвенного покрова по составу земель сельскохозяйственного назначения.

Эти карты помогут правильно классифицировать почвы для высокотехнологичного земледелия.

В работе используются алгоритмы машинного обучения и данные дистанционного зондирования Земли с космического аппарата Sentinel-2. Состав почв по методике ученых ГГФ впервые определяется с высокой точностью – 76%.

Открыть пресс релиз

Правообладатель

Национальный исследовательский Томский государственный университет.

 

Описание

Математическая модель определения физических и физико-химических неоднородностей земель сельхозназначения, обученная на основе собранной библиотеки полевых данных.

 

Характеристики, назначение

Создании карт пространственной неоднородности почвенного покрова по гранулометрическому составу земель сельскохозяйственного назначения.

 

Стадия готовности

НИР

Результаты исследования опубликованы в журнале Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса (Q3).

 

Проведенные испытания

Точность разработанного алгоритма составляет 76% на валидационной выборке. Результаты опубликованы.

DOI: 10.21046/2070-7401-2021-18-2-39-50

 

Конкурентноспособность

Увеличение точности в задачах оценки комфортности произрастания сельскохозяйственных растений, прогнозировании будущей урожайности и составления карт дифференцированного внесения удобрений; инвентаризации земель.

 

Существующие аналоги

Полных аналогов нет.

 

Сферы / возможности применения

Агросфера.

 

Возможность масштабирования, внесения изменений

Существует возможность добавления блоков расчета пространственной неоднородности иных физических, физико-химических и геометрических характеристик земель сельхозназначения по данным спутникового зондирования.

 

Примеры реализации

DOI: 10.21046/2070-7401-2021-18-2-39-50

 

Материалы

Определение типа почвы

 

Форматы возможного сотрудничества

Пилотный проект, совместный НИОКР, возможно рассмотрение привлечения инвестиций.

 

Необходимость инвестиций

Возможно рассмотрение привлечения инвестиций.

 

Контактные данные

Чурсин Владислав Вячеславович

skriptym@mail.ru

 

 

Национальный исследовательский Томский государственный университет – ведущий классический университет исследовательского типа, признанный центр науки, образования и инноваций.

ТГУ входит в пятерку лучших университетов страны и топы ведущих мировых рейтингов, в том числе в топ-250 рейтинга QS-2020, занимает высокие позиции в предметных рейтингах по инженерным наукам, материаловедению, медицине, химии, экологии.

В ТГУ – крупнейшем вузе Томска – огромные возможности для научной и предпринимательской деятельности. В списке зарубежных партнеров университета – более 100 университетов. Развитая инновационная инфраструктура ТГУ включает учебные, научные, внедренческие центры, оснащенные самым современным оборудованием. Среди предприятий-партнеров вуза – 130 высокотехнологичных компаний. В ТГУ действует 72 лаборатории мирового уровня, 34 малых инновационных предприятия.

Страница ТГУ на платформе technovery

Сайт Томского государственного университета

 

Теги: АПКМашинное обучениеРаспознавание изображений

Related Posts

Команда разрабатывает систему роботов, которые используют командную работу, чтобы собирать и транспортировать фрукты
Наука

Команда разрабатывает систему роботов, которые используют командную работу, чтобы собирать и транспортировать фрукты

20 марта, 2023
Исследования молодого ученого из Московского Политеха увеличат точность системы технического зрения
Наука

Исследования молодого ученого из Московского Политеха увеличат точность системы технического зрения

10 марта, 2023
Ученые Пермского Политеха улучшили обнаружение объектов нейронными сетями
Наука

Ученые Пермского Политеха улучшили обнаружение объектов нейронными сетями

2 марта, 2023
Загрузить больше

Технологии

Робототехника
Беспилотники
Машинное обучение
AI
Транспорт
Материалы
ВИЭ
Интернет вещей
Микроэлектроника
Оптика
Носимые устройства

Смотреть все »

Запросы

Х5 Group в партнерстве с платформой Technovery приступают к поиску инновационных проектов для решения проблематики пищевых отходов

СМ Инновации

Тинькофф работает со стартапами

Масштабируйте свой стартап вместе с Контуром

Акселератор ВТБ

АСИ и АВТОВАЗ запустили отбор проектов по развитию автопрома

Х5 Group в партнерстве с платформой Technovery приступают к поиску инновационных проектов для решения проблематики пищевых отходов
Пилотные проекты

Х5 Group в партнерстве с платформой Technovery приступают к поиску инновационных проектов для решения проблематики пищевых отходов

7 марта, 2023

© 2022 technovery

  • hello@technovery.com
  • Условия использования
  • Политика конфиденциальности
Нет результатов
Все результаты
  • Главная
  • Лента новостей 1
  • Лента новостей 2
  • Статьи
  • Календарь событий
  • Образование
  • Финансирование
  • Открытые инновации
  • Шоу-рум
  • Карта технологий
  • О проекте
  • Партнеры
  • Добавить публикацию
  • Сервисы
  • Реклама
  • hello@technovery.com

© 2022 technovery