GeoAI作物分析可持续农业

农业是全球经济的主干,随着人口的增长,世界需要到2050年多生产50%粮食AI通过扩大其地面足迹对世界最关键部门-农业产生显著影响人工智能深入医疗、汽车、制造和金融产业后, 正在提供最前沿农业技术, 提高生产率和作物收成

随着大规模开源地球观察数据、云平台易达性以及解决价值链中大多数行业问题新方法的出现,地理空间人工智能(GeoAI)一直是空间解析前沿人工智能和地理空间信息技术与农业整合正在进一步塑造农业未来,使其更具生产力、盈利性和可持续性。

MLOPs在精密农业中的作用

地理空间机器学习操作系统是一套做法,旨在可靠高效地部署和维护机器学习模型制作地球观察图像帮助构建强健可扩展DevOps文化提供端对端概念化、实施、监控和部署机器学习解决方案

MLops通过使用CI/CD自动化、工作流调试和可复制性促进机器学习产品的生成编译数据模型代码协作ML持续训练评价ML元数据跟踪记录持续监控并反馈循环MLOps目标:

• 易重复可移动地部署各种基础设施
• 部署和管理松散组合微服务
• 基于需求尺度

农业关键挑战

有了来自地球观测的大量空间数据和分析能力提高后,农业在优化端对端DevOps管道并实现自动化以寻找GeoAI解决方案方面面临多项挑战,包括:

• 检索和预处理卫星图像
• 研究组、工程组和操作组之间关于模型建设、再培训、编译、部署和操作的通信和同步差强人意
• 可复制性差保证
• 快速实现目标变化的挑战
• 启动 Ci/CD支持数据资产

自处理卫星数据、无人机数据或360度移动图像以来,地理空间数据不断及时更新,挑战不一。任务收集、清洗、变换、增强、分解数据以及培训部署模型耗时并往往涉及迭代执行

基于Gartner研究, 不到半数AI项目实现全球生产,主要原因是缺少正确培训数据、数据质量、选择模型或算法或数据定位mLops高效创建端对端自动化平台, 用于现场验证数据、培训、部署模型并交付结果,

我们的解决方案提供什么

尽管ML驱动分析产生免噪、准确和一致输出,但依赖地面真象验证一直是一大阻力地面实情对培训验证模型至关重要,因为它分类评价每个农区并帮助识别作物品种mLops为ML平台建立DevOps有效协作数据、商业分析师、工程师、数据科学家和研究人员加速模型开发并通过监控验证管理系统部署帮助理解如何提高作物评估法,

MLOps精简模型培训和模型部署管道,使用CI/CD简化再培训,很容易地将机器学习融入现有发布过程,并使用高级数据分析提高模型随时间推移性能

结论

机器开源Sentinel2数据高成效高效地分类作物种类和健康某些预处理方法,如云状像素和大气校正方法可加进管道-作物产量、生产量预测、识别作物压力区、种子供应链、肥料、杀虫剂和产品、估计土壤有机碳-同时构建精度农业综合系统解决办法包括搭建专家系统使用土壤、水(排水模式)、天气条件和其他因素制定增强生产策略

为何Cyient

以技术增强和解决方案提供者的身份,Cyient与行业专家密切合作理解关注问题和挑战。设计明日的愿景使我们客户能够富有想象力地应用技术遍历价值链解决问题。 我们的目标是提供可持续解决方案并推广破坏性技术保护宝贵资源Cyient投资构建通用端对端处理平台,实时分析精度农业地球观测数据提高生产率

关于作者

尼亚尔沙虎博士地球科学专业GIS、遥感应用统计超过23年行业经验他感兴趣的领域是端对端开发、部署和操作地理空间机学习解决方案并使用地球观测数据