Notice bibliographique
Résumé
Dependable information on large-area agricultural production and production estimation are essential for agricultural markets and the formulation of national and international agricultural policies.It can provide information and technical support for regional or global food security.Factors like worldwide climate change,increasing population and fast changes in land use/cover make the need more urgent.Traditional collection of crop information depends on huge in-situ investigation,which is expensive,time consuming and vulnerable to subjective difference.Along with the development in remote sensing technology and its application to crop information acquirement,some operational crop monitoring systems were developed and put into operation by several countries and international organizations.The development of major crop monitoring systems worldwide(United States,Europe,FAO,Canada,Brazil,Argentina,Russia and India) was reviewed and introduced in detail.The paper points out that the crop acreage estimation,crop yield prediction,crop condition monitoring and drought monitoring are the four primary themes in remote sensing based crop monitoring.In crop acreage monitoring,along with the development of remote sensing technology,the dependence of these systems on field survey has not been reduced,or even increased for some reasons.This is against the primary intention of remote sensing application: to reduce or substitute field survey.The potential of remote sensing in large-area crop monitoring has not been fully exerted.Independent crop yield predicting method with remote sensing is also in great need.How to increase the role of remote sensing will be the major direction for the development of remote sensing based crop monitoring systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».