숲의 나무 피복 유형 예측 (Forest Cover Type Prediction) | 캐글 (Kaggle)은 스마트농업관리사 혹은 스마트농업전문가라면 알아야 할 내용 중에 하나입니다. 자세한 내용은 아래의 내용을 통해 확인해보시기 바랍니다.
숲의 나무 피복 유형 예측 (Forest Cover Type Prediction) | 캐글 (Kaggle)
경진대회 소개
“Random forests? Cover trees? 진짜 나무들에 관한 데이터 분석!”
2014년도 열린 이 경진대회에서는 지리 정보 변수만을 활용하여 (원격 감지 데이터가 아닌) 순수한 지리 정보 변수로부터 숲의 피복 유형(주로 나무 피복의 종류)을 예측하는 것이 요구되며, 특정한 30 x 30 미터 셀의 숲 피복 유형은 미국 산림청(USFS) 지역 2 자원 정보 시스템 데이터로부터 결정되었습니다. 독립 변수는 미국 지질 조사국과 USFS로부터 얻은 데이터를 기반으로 유도되었습니다. 이 데이터는 원시 형태로 제공되며(스케일되지 않음), 황야 지역과 토양 유형과 같은 질적 독립 변수에 대한 이진 열 데이터를 포함하고 있습니다.
이 연구 영역에는 콜로라도 북부의 루즈벨트 국립 산림에 위치한 네 개의 황야 지역이 포함되어 있으며, 이 지역들은 인간이 최소한 접근을 한 숲들을 대표하며, 이 숲들의 형태는 자연스러운 생태 과정의 결과로 형성된 상태이며, 인간이 인위적으로 숲을 관리한 형태는 아닙니다.
마무리
스마트 농업 관리사나 스마트 농업 전문가로서 데이터 분석은 스마트팜과 미래 농업을 위한 중요한 시작점이며 농업과 데이터 분석의 결합은 미래 농업의 혁신을 이끌어내고 지속 가능한 식량 생산 방법을 모색하는 데 큰 기여를 할 것입니다.
참고)
- Forest Cover Type Prediction | Kaggle : https://www.kaggle.com/competitions/forest-cover-type-prediction