Выпуск посвящён тому, как машинное обучение может помогать выбирать норму высева с учётом различий внутри поля. В исследованиях рассматриваются почвенные характеристики, рельеф, погода и история урожайности.
Неупане изучает объединение датчиков, дистанционного зондирования и анализа данных для поддержки агрономических решений. Разговор также касается практического использования цифровых инструментов хозяйствами и поставщиками агроуслуг.
Опубликованное описание подкаста не содержит подтверждённой экономии семян на 15–20% и не описывает адаптацию к российским почвам. Поэтому эти показатели нельзя считать результатами представленного исследования.
Источник: Precision Ag.
Источник: Precision Ag
