Data Science in Agriculture and Natural Resource Management
Datenwissenschaft: Prinzipien und Konzepte der Datenanalyse und -modellierung. - Datenwissenschaft: Werkzeuge, Techniken und mögliche Anwendungen in der Erdbeobachtung.
- Datenwissenschaft in der Landwirtschaft und im Management natürlicher Ressourcen: Ein Überblick. - Anwendungen von Reinforcement Learning und rekurrenten neuronalen Netzen auf der Grundlage von Deep Learning Frameworks in der Landwirtschaft. - Präzisionslandwirtschaft mit neuen Technologien.
- Eine Architektur für qualitätsorientierte Pflanzenproduktion.
- Integration von UAV- und Feldsensordaten für eine bessere Entscheidungsfindung in Anbausystemen für Großflächen. - Objektbasierte Pflanzenklassifizierung für die Präzisionslandwirtschaft.
- Disruptive Innovationen in der Präzisionslandwirtschaft - Auf dem Weg zu BD Analytics für eine bessere GeoFarmatik. - Ein Paradigmenwechsel bei globalen Ackerlandkarten und -produkten für die Ernährungs- und Wassersicherheit im einundzwanzigsten Jahrhundert: Satelliten-Big-Data-Analytik im Petabyte-Maßstab, maschinelles Lernen und Cloud Computing. - Big-Data-Analytik für klimaresiliente Lieferketten: Opportunities and Way Forward.
- Kartierung von Anbauflächen mit Algorithmen des maschinellen Lernens und spektralen Abgleichverfahren. - Anwendungen von Computer Vision in der Präzisionslandwirtschaft. - Innovative Geoportal-Plattformen für die nachhaltige Bewirtschaftung natürlicher Ressourcen.
| ISBN: | 9789811658495 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
Derzeit verfügbar, auf Lager.
