KI-übersetzt

STELAR Tech Brief Nr. 5: Bias-bewusste Klassifizierung von Nutzpflanzen

Verbesserung der Klassifizierung von Winterkulturen mithilfe von 3D-U-Net-Ensembles und LAI-Daten unter Berücksichtigung von Verzerrungen bei der räumlich-zeitlichen Segmentierung

oder

Detaillierte Beschreibung

Raum-zeitliches 3D-U-Net-Ensemble-Modell zur Klassifizierung von Kulturpflanzen anhand des LAI aus Satellitenbildern, das Klassenungleichgewichte, Wolkendecke und saisonale Schwankungen berücksichtigt. Trainiert auf dem EuroCrops-Datensatz mit gewichtetem Verlust und „scarcity-aware“ Sampling, wodurch bei 11.000 Instanzen verbesserte IoU- und F1-Werte erzielt wurden. Teil des EU-Projekts „Horizon Europe“ STELAR (Förderkennzeichen: 101070122) zur Verbesserung der landwirtschaftlichen Überwachung und der Ernährungssicherheit.

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Inhaltsbeschreibung

Projekt

STELAR

Spatio-TEmporal Linked data tools for the AgRi-food data space

Standort
Germany
Verfasser*innen
Chethan Krishnamurthy Ramanaik
Zweck
Communication, Dissemination

Dateiformat
Dokument
Erstellt am
20. Feb. 2025
Originalsprache
English
Offizielle Projekt-Webseite
STELAR
Lizenz
Other