Автор: Хамед Алемохаммад, главный специалист по данным, Фонд Radiant Earth
Пять специалистов по данным стали победителями конкурса Radiant Earth Foundation в партнерстве с Zindi Africa, чтобы создать модель машинного обучения, которая классифицирует сельскохозяйственные поля в Кении по типу сельскохозяйственных культур с использованием временных рядов спутниковых изображений Sentinel-2, собранных во время вегетационный период.
Наблюдения за Землей предоставляют важные данные для масштабного сельскохозяйственного мониторинга, и методы машинного обучения (МО) лучше всего подходят для извлечения уроков из этих данных. Тем не менее, создание сельскохозяйственных моделей машинного обучения создает проблему в Африке из-за ограниченности данных по обучению, а также дополнительных препятствий, создаваемых относительно небольшими размерами ферм. Эти трудности побудили Radiant Earth разработать конкурс по привлечению специалистов в области науки о данных во всем мире на лучшую модель обнаружения сельскохозяйственных культур.
Основные справочные данные для конкурса были собраны командой PlantVillage, отделом исследований и разработок Университета Пенсильвании, который предоставляет мелким фермерам дешевые и доступные технологии. Работа PlantVillage демократизирует доступ к знаниям, которые могут помочь фермерам выращивать больше продуктов питания.
Решения для краудсорсинга данных
Конкурс данных, организованный в рамках семинара Компьютерное зрение для сельского хозяйства (CV4A) на конференции ICRL 26 апреля, проходил со 2 февраля по 28 марта 2020 года. Конкурс проводился на Zindi, платформе для соревнований по науке о данных, посвященной решению Самые насущные проблемы Африки благодаря объединению сообщества специалистов по данным, которые сотрудничают и соревнуются, чтобы найти наилучшие возможные решения.
В общей сложности 440 специалистов по данным со всего мира участвовали в создании модели машинного обучения для классификации типов сельскохозяйственных культур на фермах по всей Западной Кении с использованием обучающих данных, размещенных на Radiant MLHub. Обучающие данные содержали типы культур для более чем 4000 полей (3286 в обучающих и 1402 в тестовых наборах данных). В набор данных было включено семь различных классов сельскохозяйственных культур, в том числе: 1) кукуруза, 2) маниока, 3) фасоль обыкновенная, 4) кукуруза и фасоль (совмещение), 5) кукуруза и маниока (совмещение), 6) кукуруза и соя ( совмещение), 7) маниока и фасоль (совмещение). Двумя основными проблемами, связанными с этим набором данных, были несбалансированность классов и классы взаимного возделывания, которые являются обычным явлением для мелких фермерских хозяйств в Африке.
Участникам были предоставлены временные наблюдения за 12 полосами из продукта Sentinel-2 L2A (ультра-синий, синий, зеленый, красный, ближний инфракрасный (VNIR) и коротковолновый инфракрасный (SWIR) спектры), а также вероятности облачности во время сезон созревания.
Пять победителей
Первое место занял Карим Амер из Египта. Его награда включает денежный приз в размере 1500 долларов США и приглашение выступить на семинаре CV4A на конференции ICRL.
Первое место для гражданина Африки, проживающего в настоящее время на континенте, вручается Феми Сотонва из Нигерии. Он выигрывает 1000 долларов США наличными, годовую подписку на Платформу Descartes Labs и приглашение выступить на семинаре CV4A на конференции ICRL.
Приз Naver, занявший первое место среди африканских гражданок, в настоящее время проживающих в Африке по определению женского пола, присужден Ансему Чайебу из Туниса. Она получает 1000 долларов США плюс приглашение выступить на семинаре CV4A на конференции ICRL.
Второе место в общем зачете присуждается совместно Мохамеду Джедиди (Тунис) и Лоуренсу Моруйе (Кения). Они получают 1000 долларов США и приглашение принять участие в семинаре CV4A на конференции ICRL.
3-е место в общем зачете получили Олайинка Фадахунси и Майкл Окейоде из Нигерии. Они получают 500 долларов США наличными и приглашение принять участие в семинаре CV4A на конференции ICRL.
Спонсорами призов этого конкурса выступили Microsoft AI for Earth, Descartes Labs, Naver Labs, Facebook, Partnership on AI и Google. Мы благодарны им за поддержку.
Спасибо всем, кто участвовал в нашем конкурсе и помог ему добиться успеха! Присоединяйтесь к нам 26 апреля на виртуальном семинаре Компьютерное зрение для виртуальной мастерской сельского хозяйства (CV4A), где победители представят свои решения.
