MP4 - Crop Yield Estimation Using Remote Sensing And Gis Arcgis

[joomlamz]

Publicado em 1/2023
MP4 | Vídeo: h264, 1280x720 | Áudio: AAC, 44,1 KHz
Idioma: Inglês | Tamanho: 1,92 GB | Duração: 2h 39m

Modelagem do rendimento da cultura, identificação da cultura, classificação do tipo de cultura, estimativa da produção de trigo, NDVI, SIG agrícola

O que você aprenderá
Modelagem de rendimento agrícola usando sensoriamento remoto e GIS - ArcGIS
Classificação de culturas usando ArcGIS
Estimativa de produção agrícola antes da colheita usando GIS
Aplicação de GIS para análise agrícola
Mapeamento de culturas usando ArcGIS
Desenvolvimento de modelo de rendimento agrícola usando GIS
SIG Agrícola
Modelagem baseada em equação de regressão em GIS
Validação do modelo desenvolvido
Aplicação de NDVI para análise de saúde da cultura
Identifique áreas de baixo e alto rendimento
Estimativa da saúde da cultura usando GIS

Requisitos
Você deve conhecer o básico do ArcGIS
Você deve conhecer bem sua área de estudo
Você deve conhecer as fases de crescimento da cultura
Você deve saber o básico do Excel

Descrição
A estimativa do rendimento da colheita é um aspecto crítico da agricultura moderna. Neste curso, a cultura do trigo é coberta. O mesmo método se aplica a todas as outras culturas. Com o advento do sensoriamento remoto e das tecnologias GIS, tornou-se possível estimar o rendimento das culturas usando várias metodologias. O sensoriamento remoto é uma ferramenta poderosa que pode ser usada para identificar e classificar diferentes culturas, avaliar as condições das culturas e estimar o rendimento das culturas. Um dos métodos mais populares para identificação de culturas usando sensoriamento remoto é relacionar o NDVI da cultura em função do rendimento. Este método usa várias características espectrais, texturais e estruturais das culturas para classificá-las usando o método de aprendizado de máquina no ArcGIS. Outro método popular para avaliação da condição da cultura usando sensoriamento remoto é a classificação da cultura e, em seguida, relaciona-se com o índice NDVI. Este método usa índices como o NDVI para avaliar a saúde da cultura. Ambos os métodos são amplamente utilizados para identificação e avaliação de culturas. A estimativa do rendimento da cultura também pode ser feita usando dados de sensoriamento remoto. A estimativa de rendimento usando sensoriamento remoto é feita usando métodos estatísticos, como análise de regressão e modelagem em GIS e Excel, incluindo classificação e estimativa. Um método popular para estimar o rendimento do trigo é o modelo de estimativa do rendimento da colheita usando dados classificados e modelados com registros observados, conforme mostrado neste curso. Este modelo usa vários dados de sensoriamento remoto para estimar o rendimento do trigo. Também é importante validar o modelo desenvolvido em outra área de estudo próxima. Essa validação do modelo desenvolvido também é abordada neste curso. A identificação das culturas é um passo importante para estimar o rendimento das culturas e gerir os recursos agrícolas. Em resumo, as tecnologias de sensoriamento remoto e GIS são amplamente utilizadas para identificação de culturas, avaliação de condição de culturas e estimativa de rendimento de culturas. Eles fornecem informações precisas e oportunas que são críticas para gerenciar recursos agrícolas e aumentar o rendimento das culturas. Destaques: Use o método de aprendizado de máquina para classificação de culturas no ArcGIS, separe as culturas da vegetação natural O modelo foi desenvolvido usando os dados mínimos observados disponíveis online. desenvolvimentoCálculo da produção agrícola a partir de dados do modelo GISIdentifique as zonas de baixo e alto rendimento e o cálculo da áreaCalcule a produção total da regiãoValidação do modelo desenvolvido em outra área de estudo Valide a produção e o rendimento de outras áreas usando um modelo desenvolvido de outra áreaConverta o modelo para a caixa de ferramentas ArcGISVocê deve saber:Noções básicas de GISBasics of ExcelRequisitos de software: Qualquer versão do ArcGIS 10.0 a 10.8Excel

Visão geral
Seção 1: Introdução
Aula 1 Introdução
Aula 2 Faça e não faça
Aula 3 Conheça o estágio da sua cultura
Aula 4 Software usado
Seção 2: Conceito e Metodologia
Aula 5 Conceito de Metodologia
Aula 6 Explore sua área de estudo
Seção 3: Seleção e download de dados
Aula 7 Baixe os dados da cultura
Aula 8 Baixe a melhor imagem de satélite para cultivo
Aula 9 Processamento de imagem de satélite
Aula 10 Separe o shapefile necessário
Aula 11 Cortar área de estudo
Aula 12 Área importante de compreensão e correção de imagem
Seção 4: Classificação da cultura
Aula 13 Amostragem de culturas
Aula 14 Classificação de culturas usando a ferramenta ML no ArcGIS
Aula 15 NDVI
Aula 16 Verificação da área de cultivo
Seção 5: Desenvolvimento de modelo e separação de culturas
Aula 17 Cultura separada NDVI
Aula 18 Desenvolvimento da equação de regressão
Aula 19 Desenvolvimento de modelo e cálculo de rendimento
Seção 6: Cálculo de rendimento pós-modelo
Aula 20 Calcular a área total de produção agrícola
Aula 21 Cálculo da área específica da classe de rendimento
Seção 7: Validação do modelo desenvolvido em outra área
Aula 22 Introdução à Validação
Aula 23 Corte nova área
Aula 24 NDVI da área de validação
Aula 25 Crop NDVI e execução do modelo
Aula 26 calcular a precisão da validação e estimativas de rendimento
Seção 8: discussão da pesquisa
Aula 27 Discussão da pesquisa
Seção 9: Parabéns e Próximo
Aula 28 O que vem a seguir
Aula 29 Palestra Bônus
Engenheiros agrícolas,Engenheiros civis,Análise de colheitas,Agência trabalhando para seguro agrícola,Cientistas agrícolas do setor governamental,Engenheiros de recursos hídricos,Engenheiros de irrigação,Estudantes de mestrado em GIS,Estudantes de doutorado do IIT NIT ou Universidade

Pagina inicial
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