雅加达 - 国家研究与创新局(BRIN)通过数据与信息科学研究中心(PRSDI)开发了基于雷达卫星的水稻监测系统,以支持粮食安全。
此外,这项技术是为了以现代方式管理农业而开发的。这被认为是必要的,以便印度尼西亚的农业部门能够继续发展,而不是落后于其他国家。
这一技术的利用是由数字政府研究小组PRSDI的第一批专家研究员Hengki Muradi传达的。他解释说,水稻生长阶段的建模是利用机器学习进行的。
BRIN还利用哨兵-1、哨兵-2、哨兵-2、地面-8雷达卫星的数据来分类和预测水稻生长阶段。使用的方法包括随机森林(RF)和支持直落体机器(SVM)。
「主导机器学习的应用能够在监测基于远程传感器的水稻增长方面取得重大成果,”Hengki在前段时间访问楠榜苏门答腊技术研究所(ITERA)时表示,9月2日星期二援引。
此外,Hengki还提到了光学和雷达卫星数据的集成以及深度学习方法的探索。获取数据的过程由Google Earth Engine,RGIS和QGIS协助。
与此相一致,PRSDI的青年专家研究员Satrio Adi Priyambada也解释了他们所做的其他研究。作为数据知识和工程研究小组的一部分,Satrio与BRIN的航天研究中心共同开展了特殊研究。
通过此次合作,两个团队开发了每日F层临界频率(foF2)值提取,供卫星使用。之后,这项技术将用于支持无线电通信应用和离界监控。
Satrio解释说:“我们通过开发FTI图像的foF2自动提取方法,确定可以用于支持HF(高频)通信和太空天气监测的无线电频率范围。
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