Bartok Zsófia: Drónok, műholdak segítségével kutatják az SZTE tudósai a növények láthatatlan térbeli tulajdonságait. In: Szeged365.hu. (2025)
![[thumbnail of Drónok, műholdak segítségével kutatják az SZTE tudósai a növények láthatatlan térbeli tulajdonságait – Szegedi hírek _ Szeged365.pdf]](http://univ.bibl.u-szeged.hu/style/images/fileicons/part.png) |
Cikk, tanulmány, mű
Drónok, műholdak segítségével kutatják az SZTE tudósai a növények láthatatlan térbeli tulajdonságait – Szegedi hírek _ Szeged365.pdf Hozzáférés: Csak az archivum karbantartója Letöltés (3MB) |
| Mű típusa: | Cikk, tanulmány, mű |
|---|---|
| Befoglaló folyóirat/kiadvány címe: | Szeged365.hu |
| Dátum: | 2025. március 12. |
| Gyűjtemény: | Egyetemi hírarchívum |
| Nyelv: | magyar |
| Közreműködők: | Közreműködés Közreműködők fotós Mucsi László |
| Kapcsolódó URL: | https://szeged365.hu/2025/03/12/dronok-muholdak-segitsegevel-kutatjak-az-szte-tudosai-a-novenyek-lathatatlan-terbeli-tulajdonsagait/ |
| Kulcsszavak: | Természettudományi és Informatikai Kar - TTIK, Földrajz- és Földtudományi Intézet, Nemzetközi kapcsolatok, Európai Űrügynökség - European Space Agency - ESA, Projekt - földmegfigyelési program - Copernicus Hyperspectral Imaging Mission for the Environment - CHIME, Pályázat - kutatási pályázat - Advanced - Nemzeti Kutatási, Fejlesztési és Innovációs Hivatal (NKFIH), Fenntarthatóság, Mezőgazdaság, Kutatás - fejlesztés - innováció, Kutatás - növényvédelmi stratégiák kidolgozása - búza (Triticum aestivum) stresszszintjeinek vizsgálata, Kutatás - eltérő fényvisszaverési jellemzők feldolgozása - térbeli adatelemzés, Kutatás - haszonnövények terméshozamának előrejelzése, Innováció - képalkotó spektrometria, Projekt - "Az egészséges és beteg haszonnövények spektrális ujjlenyomatainak meghatározása és térbeli nagyadat-elemzése fuzionált multitemporális hiperspektrális műholdas és terepi távérzékelt adatok és mélytanulási módszerek felhasználásával", Mesterséges intelligencia (MI) - artificial intelligence (AI), Fejlesztés - mélytanulási módszerek - DL-módszerek - Deep Learning - gépi tanulási módszerek - ML-módszerek - Machine Learning, Mucsi László - egyetemi docens - projektvezető, Légkör- és Téradattudomány Tanszék |
| A feltöltés ideje: | 2025. már. 14. 10:00 |
| Utolsó módosítás: | 2025. már. 14. 10:19 |
| URI: | http://univ.bibl.u-szeged.hu/id/eprint/73659 |
 |
Tétel nézet |
