「CV」智慧农业概述

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1 遥感图像

广泛应用于国土、测绘、国防、城市、农业和防灾减灾等领域；
其中地表覆盖分类等方向也随着 AI 得到了发展；

美国农业部（USDA）国家农业统计局（NASS），每年 2 月份都会利用上一年度的 MOdis 遥感数据搭配地面实地调研数据，发布美国全境的作物地表分布图 CDL，30m 分辨率，涵盖 254 种作物；再次基础上进行各种粮食作物的估产，作物供需预估，农产品股市价格期货预测；

基于遥感影像的应用仍停留在人工阶段，自动化程度较低； USDA 数据分析采用了决策树等机器学习分析的方法，效率不高，需大量地面勘测，还不足以支撑工业级别的应用；

知识驱动到数据驱动；

通过只能分析算法提升作物识别准确度，降低对人工实地勘察的依赖，提升农业资产盘点效率；后续可进一步解决深层任务，比如细粒度作物种类识别、长势检测、病虫害监测和产量预测等；