NASA’s Applied Remote Sensing Training Program (ARSET) has opened a new open, online webinar series: Large Scale Applications of Machine Learning using Remote Sensing for Building Agriculture Solutions. Remote sensing data is becoming crucial to solve some of the most important environmental problems, especially pertaining to agricultural applications and food security. Participants will become familiar with data format and quality considerations, tools, and techniques to process remote sensing imagery at large scale from publicly available satellite sources, using cloud tools such as AWS S3, Databricks, and Parquet. Additionally, participants will learn how to analyze and train machine learning models for classification using this large source of data to solve environmental problems with a focus on agriculture.
NASA’s Applied Remote Sensing Training Program (ARSET) has opened a new open, online webinar series: Large Scale Applications of Machine Learning using Remote Sensing for Building Agriculture Solutions. Remote sensing data is becoming crucial to solve some of the most important environmental problems, especially pertaining to agricultural applications and food security. Participants will become familiar with data format and quality considerations, tools, and techniques to process remote sensing imagery at large scale from publicly available satellite sources, using cloud tools such as AWS S3, Databricks, and Parquet. Additionally, participants will learn how to analyze and train machine learning models for classification using this large source of data to solve environmental problems with a focus on agriculture.
NASA’s Applied Remote Sensing Training Program (ARSET) has opened a new open, online webinar series: Large Scale Applications of Machine Learning using Remote Sensing for Building Agriculture Solutions. Remote sensing data is becoming crucial to solve some of the most important environmental problems, especially pertaining to agricultural applications and food security. Participants will become familiar with data format and quality considerations, tools, and techniques to process remote sensing imagery at large scale from publicly available satellite sources, using cloud tools such as AWS S3, Databricks, and Parquet. Additionally, participants will learn how to analyze and train machine learning models for classification using this large source of data to solve environmental problems with a focus on agriculture.
Ce rapport sur l’écosystème des données foncières à Madagascar est la première étape vers la fourniture d’une base de référence et d’un outil de diagnostic pour informer les conversations autour de la gouvernance foncière et des données. Il vise à compléter les initiatives existantes pour améliorer la précision et l’étendue des données foncières à Madagascar et à identifier les opportunités d’améliorer l’accès du public à toutes les formes d’informations foncières.
Ce rapport sur l’écosystème des données foncières à Madagascar est la première étape vers la fourniture d’une base de référence et d’un outil de diagnostic pour informer les conversations autour de la gouvernance foncière et des données. Il vise à compléter les initiatives existantes pour améliorer la précision et l’étendue des données foncières à Madagascar et à identifier les opportunités d’améliorer l’accès du public à toutes les formes d’informations foncières.
Ce rapport sur l’écosystème des données foncières à Madagascar est la première étape vers la fourniture d’une base de référence et d’un outil de diagnostic pour informer les conversations autour de la gouvernance foncière et des données. Il vise à compléter les initiatives existantes pour améliorer la précision et l’étendue des données foncières à Madagascar et à identifier les opportunités d’améliorer l’accès du public à toutes les formes d’informations foncières.
