Troch ynformaasjeoplossingen basearre op it brûken fan satellytfoto’s, de tapassing fan klassifikaasjemodellen en de ymplemintaasje fan masine-learalgoritmen, is it mooglik om it behear fan grutte plantaazjes te optimalisearjen en de risiko’s te minimalisearjen foar gewaaksen dy’t de profitabiliteit per hektare plante beynflozje.
De groeiende beskikberens fan gegevens dy’t hjodei bestiet, lit briuwen nei nije manieren en ark te sykjen om te profitearjen fan dizze enoarme weach fan ynformaasje dy’t wurdt generearre yn ferskate briuwssektoren.
Sjoch “Big Data yn tiden fan krisis”
Agraryske aktiviteit is net frijsteld fan dizze problemen. Oant no ta, troch it brûken fan drones en de analyze fan satellytôfbyldings mei lege resolúsje, wie it mooglik om guon typyske problemen fan ‘e sektor op te lossen: observaasje en algemiene analyze fan plantaazjes, deteksje fan grutte ûnkrûdútbraken, ûnder oaren. Mar no begjinne de oant no ta brûkte ark te wêzen beheind yn har kapasiteit om de “nije welle” fan ynformaasje te behearjen, wêrfoar net allinich oare ark nich binne, mar ek oare wittenskiplike feardichhen en in oare technologyske ynfrastruktuer foar it ferwurkjen fan al dizze gegevens.
De wurkteams fan agraryske briuwen dy’t wurkje mei in “data-driven” oanpak hawwe fûn yn Business Intelligence-oplossingen basearre op ‘e analyze fan satellytfoto’s, in ark fan grutte wearde om de risiko’s te ferminderjen yn’ e ynvestearrings dy’t se meitsje yn har gewaaksfjilden. It folgjende is in echte saak wêryn PRIK Data-Driven de kâns hie om har tsjinsten te leverjen.
Probleem op te lossen
In korporaasje yn ‘e agraryske sektor, wijd List fan yndustry e-post oan’ e kultivaasje fan ananas, moast har proses ferbetterje foar it identifisearjen fan ‘e brigingen dy’t har plantaazjes tsjinkomme troch de analyze fan satellytbylden mei hege resolúsje.
Us Business Intelligence Solution
Om dit probleem op te lossen, ûntwikkele PRIK Data-Driven in model dat de. Kapasiteit hat om satellytôfbyldings te klassifisearjen, in ark dat helpt. By it opspoaren fan ferskate soarten brigingen foar de plantaazjes fan it briuw, fan Разкриване на силата на DC проксита yllegale ynvaazjes. Fan it lân en stellerij fan si as bollen. Foar de identifikaasje fan ûnkrûdútbraken, ûnder oaren.
Foar it opstarten en útfieren fan dizze oplossing waarden. Ferskate metoaden brûkt, kombinearjen fan it brûken en analysearjen fan. Ofbyldings mei hege resolúsje mei de tapassing fan. Algoritmen foar masine-learen.
Metodyk en gegevensboarnen brûkt
De metodyk brûkt foar de ûntwikkeling. Fan dizze oplossing bestie út it tapassen fan ôfbyldingsklassifikaasjemodellen. Dizze modellen rjochtsje har op it opspoaren. En karakterisearjen, yn ‘e satellytfoto’s, alle eleminten dy’t fan ao lists belang binne foar de brûker. Nettsjinsteande har grutte. Sadree’t dit proses is dien, wurde de gegevens. Yntrodusearre yn in klassifikaasjemodel dat, om’t it mear ynformaasje ferwurket. Hieltyd mear “traind” wurdt, wat de mjitte fan krektens fan ‘e resultaten fergruttet.
