DigitalGlobe và CGIAR hợp tác phát triển các giải pháp học máy ứng dụng trong nông nghiệp trên nền tảng GBDX

Mỹ: Các nhà khoa học địa không gian của CGIAR sẽ khai thác thư viện ảnh 100 petabyte của DigitalGlobe bằng cách sử dụng học máy và sức mạnh tính toán của nền tảng GBDX để tạo ra các bộ dữ liệu cơ sở phức tạp hơn trong nông nghiệp, giúp lập kế hoạch các dự án mới, giám sát sức khỏe cây trồng, năng suất cây trồng và tác động đến môi trường của nông nghiệp. Ngoài ra, GBDX sẽ thúc đẩy các nỗ lực nghiên cứu và phát triển của CGIAR nhằm cải thiện các sản phẩm thông tin nông nghiệp và tạo ra những sản phẩm mới.

Với sự hỗ trợ của nền tảng CGIAR cho dữ liệu lớn trong nông nghiệp, các nhà khoa học đang tận dụng GBDX để kiểm tra:

1. Sở hữu đất: thông qua xác định ranh giới đất, các nhà khoa học sẽ hỗ trợ các gia đình bảo vệ quyền sở hữu và giúp cộng đồng trưởng thành và thịnh vượng. Nhóm sẽ ứng dụng ở Ấn Độ, Ethiopia và Tây Phi trước tiên.
2. Ước tính năng suất và sản lượng cây trồng, đảm bảo an ninh lương thực.
3. Bảo tồn tài nguyên nước: các nhà khoa học sẽ mô hình hóa việc sử dụng nước và chất lượng của các lưu vực sông. Kết quả đầu ra sẽ được ghép nối với ảnh có độ phân giải cao để thông báo cho nông dân thời điểm thích hợp để tưới cho các cánh đồng của họ ở Nam Á.
4. Theo dõi sâu bệnh hại: Các nhà khoa học sẽ dự đoán sự lây lan của sâu bệnh hại và bệnh tật để có các biện pháp phòng ngừa sớm. Ban đầu họ sẽ tập trung vào sự lây lan của sâu armyworm ở châu Phi cận Sahara, vốn đã ảnh hưởng đến hàng chục quốc gia trong một năm.

Nguồn: DigitalGlobe and CGIAR partner to accelerate Machine Learning solutions for agriculture using GBDX

You may also like...