ジャカルタ - 国立研究開発機構(BRIN)は、データ情報科学研究センター(PRSDI)を通じて、食料安全保障を支援するためにレーダー衛星ベースの米監視システムを開発しました。
さらに、この技術は農業を現代的な方法で管理するために開発されました。これは、インドネシアの農業部門が発展を続け、他の国に遅れをとらないようにするために必要であると考えられています。
この技術の使用は、デジタル政府研究グループPRSDIの最初の専門家研究者であるHengki Muradiによって伝えられました。彼は、米の成長段階のモデリングは機械学習を利用して行われると説明しました。
BRINはまた、精米の成長段階を分類および予測するために使用されるセンチネル1、センチネル2、およびランドサット8レーダー衛星からのデータを利用しています。使用される方法には、ランダムフォレスト(RF)とサポートベクターマシン(SVM)が含まれます。
「監督機械学習の適用は、リモートセンシングベースの米の成長を監視する上で重要な結果をもたらすことができます」と、9月2日火曜日に引用されたスマトラ工科大学(ITERA)ランプンを訪問したHengki氏は述べています。
さらに、Hengki氏は、光学衛星とレーダーのデータの統合、およびディープラーニングの方法の探求についても言及しました。このデータ収集プロセスは、Google Earth Engine、RGIS、QGISによって支援されています。
これに沿って、PRSDIの若手専門家研究者であるSatrio Adi Priyambadaも、彼らが行った他の研究について説明しました。知識データとエンジニアリング研究グループの一員として、SatrioはBRINの宇宙研究センターと特別な研究を開発しました。
このコラボレーションを通じて、両チームは衛星で活用するためにデイリーFレーヤー批判周波数(foF2)価値抽出を開発しました。その後、この技術は無線通信アプリケーションと円圏監視のサポートに使用されます。
「FTIイメージの foF2自動抽出法を開発することにより、HF(高周波数)通信と宇宙天気モニタリングをサポートするために使用できる無線周波数範囲を特定しました」とSatrio氏は説明します。
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