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Agrimetrics利用空客提供的卫星图像，利用人工智能来识别英国的农田边界。 Agrimetrics2015年成立于英国赫特福德，该公司正在为农业食品社区创建一个安全的数据中心，以增加价值并改善对公共资助数据源的访问。公司旨在开发和实施基于知识的服务，从而在农业食品行业中建立弹性和可持续性。目前该公司的年收入约为200万美元。 根据Agrimetrics的数据，自英国农业支付机构停止向公众提供准确的农田边界以来，缺乏准确的农田边界一直是英国农业食品行业的一个痛点。 280万处农田边界 为了解决这个问题，该公司从空客提供的卫星图像中确定了英国的农田边界。人工智能和高达行业标准13倍分辨率的卫星图像被用来识别英格兰、威尔士、苏格兰和北爱尔兰280万处农田边界。 这些边界随后被连接到超过10亿个其他数据点——为农业食品部门的利益相关者创建了一个资源。 海量的新数据 Agrimetrics首席科学官理查德·蒂芬教授表示：“除了大量的历史信息档案，我们的部门每天还在获取大量的新数据。不幸的是，这些数据很少按字段级别过滤。因此，尽管有必要的数据，但往往不可能提出见解或创造能够改善土地管理的产品。” Field Boundaries（即测绘土地边界的应用）充当此数据的“cookie切割器”。以前只能由区域或县查看的数据集现在可以从个别领域的角度查看。Agrimetrics表示，这对一系列利益相关者具有深远的影响。 促进农场管理 该公司表示，软件开发人员将能够改善用户体验，输入制造商可以提高其产品的有效性和可持续性，研究人员可以进行创新和重要的研究以产生改善农场管理的实际经验和见解。  一张屏幕截图，显示了一个农田边界和与该农田相关联的数据点，包括一个土壤化学图。这张截图来自“Field Explorer”，这是一个免费的工具，可以让客户可视化Agrimetrics中的数据，包括农田边界。图源:Agrimetrics 查德·蒂芬说，通过Agrimetrics访问农田边界带来了几个额外的好处：“农田边界提供了英国农业景观的详细数字地图，但鲜为人知的是，它们还提供了一个框架，用于组织和组装数据，并为构建新产品奠定基础。” 扩展了农田边界的应用 “在这方面，Agrimetrics提供了一条捷径。我们已经将280万个农田边界与超过10亿个额外的数据点联系起来，包括天气、以前的种植和土壤成分。这扩展了领域边界的应用，为我们的用户节省了大量的时间和成本。” “当无法通过Agrimetrics获得所需信息时，Field boundary为组装和分析第三方数据提供了构建块。处理卫星数据就是一个例子。Field boundary对卫星图像进行切片，以便为英国所有单独的油田提供汇总统计数据。这将使产品的开发成为可能，可以衡量当季作物的健康和生产力，而不用亲自到农田里。”查德·蒂芬接着说道。 分辨率是行业标准的十三倍 Field boundary的第二个关键优势在于精度水平，凯瑟琳·伯杰说，数据科学团队负责人负责为Field boundary赋能：“为了创建Field boundary，我们训练机器深度学习分析卫星数据，确定不同土地的土地特性，并使用这些特性去标记土地边界。” “更重要的一点，Agrimetrics与其他供应商的不同之处在于我们使用的卫星数据的精确度。虽然工业标准卫星图像的空间分辨率可能是10至20米，但我们使用的是空客提供的高级SPOT卫星图像，分辨率高达1.5米。源数据精度的提高使我们的算法在识别字段边界时具有明显的优势。” 资料来源/封面图源： https://www./Tools-data/Articles/2019/9/Agrimetrics-maps-28-million-UK-field-boundaries-473229E/ 近 期 推 荐 声明：本文来自35斗，未经授权禁止转载。 |
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