Petits jeux de données et prédiction en Intelligence Artificielle, vers une meilleure cohabitation : Application à la gestion durable de l'enherbement des systèmes agricoles à La Réunion

Autor: Fabre Ferber, Frédérick, Diatta, Jean, Soulié, Jean-Christophe, Gay, Dominique, Maillard, Odalric-Ambrym, Le Bourgeois, Thomas, Auzoux, Sandrine
Přispěvatelé: Laboratoire d'Informatique et de Mathématiques (LIM), Université de La Réunion (UR), Recyclage et risque (UPR Recyclage et risque), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad), Département Performances des systèmes de production et de transformation tropicaux (Cirad-PERSYST), Scool (Scool), Inria Lille - Nord Europe, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 (CRIStAL), Centrale Lille-Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centrale Lille-Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Botanique et Modélisation de l'Architecture des Plantes et des Végétations (UMR AMAP), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [France-Sud])-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université de Montpellier (UM), Département Systèmes Biologiques (Cirad-BIOS), Agroécologie et Intensification Durables des cultures annuelles (UPR AIDA)
Jazyk: angličtina
Rok vydání: 2022
Předmět:
Zdroj: Comité scientifique et technique du DPP CapTerre
Comité scientifique et technique du DPP CapTerre, Nov 2022, Saint-Leu de La Réunion, Réunion
Popis: International audience; Transformer les données pour obtenir une meilleure représentation et ainsi, mieux gérer la gestion de l'enherbement Kernels et transformation d'espace Perspectives Ces travaux de thèse permettront d'améliorer d'une part, la performance prédictive des algorithmes pour une meilleure gestion de l'enherbement des systèmes agricoles et d'autre part, pourront guider à la création de protocoles efficaces de collecte de données agronomiques pour améliorer leur qualité.
Databáze: OpenAIRE
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