Prédiction du rendement des cultures à l’aide de réseaux de neurones profonds (étude de cas)

Découvrez cette étude de cas complète sur la prédiction des rendements agricoles à l’aide de réseaux de neurones profonds. Cette étude utilise des indices de végétation combinés à des images satellites de couverture terrestre provenant de Google Earth Engine, et applique des modèles d’apprentissage en profondeur combinés à des données de référence provenant de l’ensemble de données IPAR.

Dans le cadre de l’initiative COVID-19 : Données pour une Afrique résiliente de la Commission économique pour l’Afrique des Nations unies, le Partenariat mondial a facilité la collaboration entre Omdena et les parties prenantes au Sénégal pour soutenir l’utilisation de l’IA dans la résolution des lacunes de données sur la sécurité alimentaire. Le Partenariat mondial a contribué à façonner les objectifs de l’initiative, tandis qu’Omdena a travaillé avec des équipes techniques au Sénégal pour fournir un soutien dans le développement d’outils axés sur les données.

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