Global Vision медиа фокусу
Компания CCTVде жалпысынан 15 жолу көрсөтүлүп, анын партиялык маалымат каражаттары, борбордук маалымат каражаттары жана жергиликтүү расмий маалымат каражаттары аркылуу жалпысынан 50 миллион адамга жеткен.
Көп убакыттуу жана көп спектрлүү алыстан зонддоо сүрөттөрүнүн негизинде пиксел деңгээлинде апийимди аныктоо жана бөлүп алуу
Изилдөөнүн тарыхы
Апийим апийим жана морфин сыяктуу баңгизаттардын негизги булагы болуп саналат. Кытайдын мыйзамдары боюнча мыйзамсыз апийим өстүрүүгө катуу тыюу салынганы менен, айрым алыскы аймактарда дагы эле сейрек кездешүүчү мыйзамсыз отургузуулар бар. Салттуу кол менен жүргүзүлгөн изилдөөлөр натыйжасыз жана камтуусу чектелүү, бул аларды ири масштабдуу мониторинг жүргүзүүгө ылайыксыз кылат. Спутниктик аралыктан зонддоо технологиясы кеңири камтуу жана... сыяктуу артыкчылыктарды сунуштайт.Көп фазалууАнын жогорку объективдүүлүгүнүн артыкчылыктары аны апийим өстүрүүнү көзөмөлдөөнүн натыйжалуу каражаты кылат.
Изилдөө максаттары
Бул изилдөөдө колдонулатКөп убакыттуу Sentinel-2 L2A көп спектрлүү сүрөттөрү (17-фаза)Белгилүү апийим участоктору менен айкалышканВектордук маалыматтарИзилдөө аймагындагы апийим өстүрүлгөн жерлерди так аныктоого жана мейкиндикте таралышын картага түшүрүүгө жетишүү үчүн спектрдик өзгөчөлүктөрдү, өсүмдүктөрдүн индексинин өзгөчөлүктөрүн, фенологиялык убакыт катарларынын өзгөчөлүктөрүн жана гүлдөө мезгилинин текстурасынын өзгөчөлүктөрүн ар тараптуу эске алган апийимди алыстан зонддоо идентификациялоо модели курулган.
Окуу аймагы
Максаттуу отургузуу базасы - мыйзамдуу түрдө апийим өстүрүлгөн аймак. Изилдөө көрсөткөндөй, 2026-жылы бул аймакта апийимдин гүлдөө мезгили июнь айы болуп, гүлүнүн түсү ак.
техникалык жол
Бул изилдөөдө негизги маалымат булагы катары көп убакыттуу Sentinel2-L2A спутниктик сүрөттөрү колдонулуп, төрт өлчөмдөн: спектрден, өсүмдүктөрдүн индексинен, фенологиялык убакыт катарларынан жана гүлдөө мезгилинин текстурасынан көп өлчөмдүү алыстан зонддоо функцияларынын топтомун түзүлдү. Үлгүлөрдү теңдөө, функцияларды тандоо жана функцияларды стандартташтыруу сыяктуу алдын ала иштетүү кадамдары аткарылды.Кокус токой (RF), Градиент күчөтүү (Градиентти күчөтүүМашина менен окутуунун үч ыкмасы: 1) Колдоочу вектордук машина (SVM)Макты идентификациялоо моделдери өзүнчө курулган жана оптималдуу модель кайчылаш валидациялоо аркылуу бааланган. Бүткүл домен боюнча пиксел деңгээлиндеги макты идентификациялоо жана бөлүп алуу жана жыйынтыктарды иштетүүдөн кийинки оптималдаштыруу аяктады. Акырында, макты экилик классификациялоо картасы, идентификациялоо ыктымалдуулугунун бөлүштүрүү картасы жана мейкиндик бөлүштүрүү вектордук маалыматтары чыгарылып, алыстан зонддоону так идентификациялоо жана макты графиктерин мейкиндикте сандык бөлүп алуу ишке ашырылды.
1-сүрөт.Poppy алыстан зонддоо моделин таануу боюнча техникалык жол картасы
Техникалык ыкмалар
Random Forest – бул ансамблдик окутууга негизделген машиналык үйрөнүү алгоритми.Көп сандаган "декорацияланган" чечим дарактарын куруу жана алардын божомолдорун интеграциялоо менен, жалпы моделдин тактыгы жана бекемдиги жакшыртылат. Негизинен, бул бир нече чечим дарактарынын ансамбли, алардын ар бири...Алмаштыруу менен үлгү алууАл маалыматтардын бир бөлүгү жана кокустук өзгөчөлүктөрдүн бир бөлүгү боюнча окутулат. Аны классификациялоо жана регрессия үчүн колдонсо болот.Жогорку тактык, анти-Ашыкча тууралооАртыкчылыктарына четтөөчү факторлорго жана ызы-чууга туруктуулук, ошондой эле ири масштабдуу, жогорку өлчөмдүү маалыматтарды иштетүү мүмкүнчүлүгү кирет.
2-сүрөт. Кокус токойдун негизги идеясы
Изилдөөнүн жыйынтыктары
3-сүрөт.Poppy алыстан зонддоо идентификациясынын бинардык классификациясынын сүрөтү
4-сүрөт.Poppy алыстан зонддоо идентификациялоо ыктымалдуулугунун бөлүштүрүү картасы
Артыкчылыктарды жана чектөөлөрдү талдоо
Артыкчылыктарды талдоо
1. Көп өлчөмдүү өзгөчөлүктөрдүн биригишиТөрт мүнөздөмө: комплекстүү спектр, өсүмдүктөрдүн индекси, фенологиялык убакыт катарлары жана текстура.
2. Кызыл четки тилкени терең пайдаланууКызыл четки тилкенин негизги айкалышы (684/706/725нм) адабияттар менен тастыкталган.
3. Көп убакыттуу фенологиялык моделдөөКөк апийимди чаташтырышы мүмкүн болгон башка өсүмдүктөрдөн айырмалоо үчүн толук өсүү мезгилинин убакыт ырааттуулугу жөнүндө маалыматты колдонуңуз.
Чектөөлөрдү талдоо
1. Окутуунун чектелген үлгүлөрүАпийим талааларынын бир бөлүгү гана белгилүү, ал эми моделдин жалпылоо жөндөмүн андан ары текшерүү керек.
2. Мейкиндик чечилишинин чектөөлөрүSentinel-2нин 10 метрлик чечилиши өтө кичинекей тактарды аныктоо мүмкүнчүлүгү чектелүү.
3. Категориялардын ортосундагы чаташтыруу коркунучуАк рапс гүлдөрү жана башка ушул сыяктуу гүлдөр гүлдөө мезгилинде туура эмес аныктоого алып келиши мүмкүн.