AI-vertaald
STELAR Tech Brief #5: Bias-bewuste classificatie van gewassen
Verbetert de classificatie van wintergewassen met behulp van 3D U-Net-ensembles en LAI-gegevens, in combinatie met ruimtelijk-temporele segmentatie waarbij rekening wordt gehouden met vertekening
of
Detail beschrijving
Ruimtelijk-temporele 3D U-Net-ensemblemodel voor de classificatie van gewastypen op basis van LAI uit satellietbeelden, waarbij rekening wordt gehouden met klasse-onbalans, bewolking en seizoensgebonden variatie. Getraind op de EuroCrops-dataset met gewogen verlies en schaarstebewuste steekproeftrekking, wat leidde tot verbeterde IoU- en F1-scores op 11.000 voorbeelden. Onderdeel van het EU Horizon Europe-project STELAR (subsidienummer: 101070122), ter verbetering van landbouwmonitoring en voedselzekerheid.
1/1
of
Details bijdrage
- Project
- Locatie
- Germany
- Auteurs
- Chethan Krishnamurthy Ramanaik
- Doel
- Communication, Dissemination
- Soort bestand
- document
- Gepubliceerd op
- 20 feb 2025
- Taal van herkomst
- English
- Officiële project website
- STELAR
- Licensie
- Other
- Trefwoorden
- Thema's