Autonomous Agricultural Robot and Its Row Guidance

农业对每个人都很重要，因为它在我们的日常生活中很重要。 耕种对我们所有人来说都是宝贵的，是建设健康的农业系统发展所必需的，在这种情况下，不同的技术以及新兴的农业信息学也起着主导作用。 关于发展现代农业系统，各种方法是有用的并且正在增强。 除了核心技术外，各种支持技术也有利于农业生产和系统实践的现代化。 在基因工程，计算机技术，纳米科学，管理科学等领域，很少有重要的技术。 信息技术和农业科学导致了农业信息学及其各个组成部分的发展。 最近，开发了各种其他组件。 数据分析，人工智能和机器人技术，云计算和虚拟化，物联网等。在这些技术中，大数据和分析技术正在不断涌现，并在农业信息学上得到了进一步的增强，因为它拥有有效管理大量数据的解决方案，并且复杂的数据。 数据科学，大数据或分析在不同学科中的应用导致了各种各样的新术语，其中农业数据科学是重要的一门。 本文涉及农业信息学，包括功能，强调大数据的应用程序和分析。 本文讨论了有关农业数据科学的问题，即农业中的大数据和分析的可能性以及可用的教育计划和未来的潜力。 本文还阐述了这方面的挑战，问题等。

利用多时相卫星图像进行农作物分类 该仓库提供了使用多时相卫星图像进行农作物分类的代码。 作物分类对于理解作物的供应很重要。 卫星图像有助于实时监测作物生长和健康状况。 如今，每天都有高分辨率的卫星图像。 利用高频数据和多个波段，可以使用深度学习对农作物进行分类。 有许多经典的机器学习农作物分类方法可用它使用单时间图像，并使用其结果精度相对较低作物的光谱特性和结构特性，但我们会使用由玫瑰M. Rustowicz笔者建议的方法 安装 conda create --name geo_py37 python=3.7 conda install gdal rasterio conda install numpy pandas geopandas scikit-learn jupyterlab matplotlib seaborn xarray rasterstats tqdm pytest sq