Liên hệ
Tiếng Việt
Tiếng Anh
Thứ hai, 13/07/2026
Harnessing Data Science for Sustainable Agriculture and Natural Resource Management
Cập nhật vào: Thứ năm - 28/08/2025 01:01
Nhan đề chính: Harnessing Data Science for Sustainable Agriculture and Natural Resource Management
Nhan đề dịch: Khai thác khoa học dữ liệu cho nông nghiệp bền vững và quản lý tài nguyên thiên nhiên
Tác giả: Mehul S. Raval, Sanjay Chaudhary, J. Adinarayana, Wei Guo
Nhà xuất bản: Springer Singapore
Năm xuất bản: 2024
Số trang: 376 tr.
Ngôn ngữ: Tiếng Anh
ISBN: 978-981-97-7762-4
SpringerLink
Lời giới thiệu: Cuốn sách này là một nguồn tài nguyên toàn diện xử lý các vấn đề về nông nghiệp bền vững và quản lý tài nguyên thiên nhiên, phù hợp với Mục tiêu phát triển bền vững (SDG) của Liên hợp quốc. Cuốn sách được tổ chức thành năm phần, Hiểu vấn đề, Thu thập và làm sạch dữ liệu, Phân tích và trực quan hóa dữ liệu thăm dò, Xây dựng mô hình và Triển khai mô hình. Mỗi phần đề cập đến một khía cạnh quan trọng của khoa học dữ liệu trong bối cảnh này và giải quyết các SDG cụ thể 2—không còn nạn đói, 6—nước sạch và vệ sinh, 12—tiêu dùng và sản xuất có trách nhiệm, 13—hành động vì khí hậu và 15—Cuộc sống trên cạn. Các phần có tổ chức được sắp xếp để theo dõi liền mạch quy trình khoa học dữ liệu và cung cấp hướng dẫn thực tế từ hiểu vấn đề đến triển khai mô hình và quản lý các bên liên quan.
Từ khóa: Khoa học dữ liệu; Nông nghiệp bền vững; Tài nguyên thiên nhiên; Học máy; Trí tuệ nhân tạo; Xây dựng mô hình.
Nội dung cuốn sách gồm những phần sau:
- Giới thiệu về khoa học dữ liệu trong nông nghiệp và quản lý tài nguyên thiên nhiên
- Xác định các vấn đề và xác định các cơ hội trong nông nghiệp và tài nguyên thiên nhiên
- Tiền xử lý dữ liệu nông nghiệp và tài nguyên thiên nhiên
- Giải pháp xử lý dữ liệu lớn mạnh mẽ cho bộ dữ liệu hình ảnh RGB bằng hệ thống phân loại dựa trên UAV trong nhà
- Bản đồ sinh khối trên mặt đất và mật độ cacbon hữu cơ trong đất ở Ấn Độ—Khung phân tích không gian địa lý để tích hợp cảm biến từ xa nhiều năm, khảo sát thực địa quy mô lớn và học máy
- Mô hình thống kê trong nông nghiệp: Từ các khái niệm cơ bản đến các ứng dụng hiện đại
- EasyIDP V2.0: Gói xử lý dữ liệu trung gian cho phân tích kiểu hình thực vật dựa trên phép đo quang trắc
- Học sâu: Chất xúc tác cho sự chuyển đổi nông nghiệp bền vững
- Phương pháp học sâu và học tăng cường để thúc đẩy quản lý tài nguyên thiên nhiên và nông nghiệp bền vững
- Đánh giá về đánh giá nông nghiệp tái tạo dựa trên AI và cảm biến từ xa
- Lựa chọn và đánh giá mô hình: Đảm bảo dự đoán chính xác và mạnh mẽ về năng suất cây trồng trong nông nghiệp
- Đánh giá nút cảm biến phân hủy sinh học lai để giám sát độ ẩm đất
- AI đa phương thức cho nông nghiệp siêu chính xác
- Triển vọng tương lai: Công nghệ mới nổi và cân nhắc về đạo đức trong khoa học dữ liệu cho nông nghiệp và tài nguyên thiên nhiên
Nhan đề dịch: Khai thác khoa học dữ liệu cho nông nghiệp bền vững và quản lý tài nguyên thiên nhiên
Tác giả: Mehul S. Raval, Sanjay Chaudhary, J. Adinarayana, Wei Guo
Nhà xuất bản: Springer Singapore
Năm xuất bản: 2024
Số trang: 376 tr.
Ngôn ngữ: Tiếng Anh
ISBN: 978-981-97-7762-4
SpringerLink
Lời giới thiệu: Cuốn sách này là một nguồn tài nguyên toàn diện xử lý các vấn đề về nông nghiệp bền vững và quản lý tài nguyên thiên nhiên, phù hợp với Mục tiêu phát triển bền vững (SDG) của Liên hợp quốc. Cuốn sách được tổ chức thành năm phần, Hiểu vấn đề, Thu thập và làm sạch dữ liệu, Phân tích và trực quan hóa dữ liệu thăm dò, Xây dựng mô hình và Triển khai mô hình. Mỗi phần đề cập đến một khía cạnh quan trọng của khoa học dữ liệu trong bối cảnh này và giải quyết các SDG cụ thể 2—không còn nạn đói, 6—nước sạch và vệ sinh, 12—tiêu dùng và sản xuất có trách nhiệm, 13—hành động vì khí hậu và 15—Cuộc sống trên cạn. Các phần có tổ chức được sắp xếp để theo dõi liền mạch quy trình khoa học dữ liệu và cung cấp hướng dẫn thực tế từ hiểu vấn đề đến triển khai mô hình và quản lý các bên liên quan.
Từ khóa: Khoa học dữ liệu; Nông nghiệp bền vững; Tài nguyên thiên nhiên; Học máy; Trí tuệ nhân tạo; Xây dựng mô hình.
Nội dung cuốn sách gồm những phần sau:
- Giới thiệu về khoa học dữ liệu trong nông nghiệp và quản lý tài nguyên thiên nhiên
- Xác định các vấn đề và xác định các cơ hội trong nông nghiệp và tài nguyên thiên nhiên
- Tiền xử lý dữ liệu nông nghiệp và tài nguyên thiên nhiên
- Giải pháp xử lý dữ liệu lớn mạnh mẽ cho bộ dữ liệu hình ảnh RGB bằng hệ thống phân loại dựa trên UAV trong nhà
- Bản đồ sinh khối trên mặt đất và mật độ cacbon hữu cơ trong đất ở Ấn Độ—Khung phân tích không gian địa lý để tích hợp cảm biến từ xa nhiều năm, khảo sát thực địa quy mô lớn và học máy
- Mô hình thống kê trong nông nghiệp: Từ các khái niệm cơ bản đến các ứng dụng hiện đại
- EasyIDP V2.0: Gói xử lý dữ liệu trung gian cho phân tích kiểu hình thực vật dựa trên phép đo quang trắc
- Học sâu: Chất xúc tác cho sự chuyển đổi nông nghiệp bền vững
- Phương pháp học sâu và học tăng cường để thúc đẩy quản lý tài nguyên thiên nhiên và nông nghiệp bền vững
- Đánh giá về đánh giá nông nghiệp tái tạo dựa trên AI và cảm biến từ xa
- Lựa chọn và đánh giá mô hình: Đảm bảo dự đoán chính xác và mạnh mẽ về năng suất cây trồng trong nông nghiệp
- Đánh giá nút cảm biến phân hủy sinh học lai để giám sát độ ẩm đất
- AI đa phương thức cho nông nghiệp siêu chính xác
- Triển vọng tương lai: Công nghệ mới nổi và cân nhắc về đạo đức trong khoa học dữ liệu cho nông nghiệp và tài nguyên thiên nhiên
