利用行政数据清单构建可靠的跨国作物类型监测参考数据库
机器学习
2023-10-11 v1 信息检索
摘要
随着机器学习技术的飞跃及其在地球观测挑战中的应用,该领域取得了前所未有的性能表现。尽管这些方法进一步发展曾受限于传感器数据与计算资源的可用性和规模,但如今缺乏充分的参考数据正构成新的瓶颈。由于创建此类地面真值信息是一项昂贵且易出错的任务,必须设计新的途径以大规模获取可靠、高质量的参考数据。作为一个示例,我们展示了 EUROCROPS,一个用于作物类型分类的参考数据集,它汇总并协调了不同国家调查的行政数据,以实现跨国互操作性。
引用
@article{arxiv.2310.06393,
title = {Harnessing Administrative Data Inventories to Create a Reliable Transnational Reference Database for Crop Type Monitoring},
author = {Maja Schneider and Marco Körner},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.06393},
year = {2023}
}