지리정보와 머신러닝으로 미래 농업을 열다: GeoLifeCLEF 2022 대회 (GeoLifeCLEF 2022 – LifeCLEF 2022 x FGVC9) | 캐글 (Kaggle)는 스마트농업관리사 혹은 스마트농업전문가라면 알아야 할 내용 중에 하나입니다. 자세한 내용은 아래의 내용을 통해 확인해보시기 바랍니다.
지리정보와 머신러닝으로 미래 농업을 열다: GeoLifeCLEF 2022 대회 (GeoLifeCLEF 2022 – LifeCLEF 2022 x FGVC9) | 캐글 (Kaggle)
경진대회 소개
“식물 및 동물 품종 예측을 통한 지역 정보”
2022년도 열린 이 경진대회에서는 머신러닝과 지리정보 기술을 활용하여 식물과 동물 품종의 지역 정보를 예측하는 과제를 다루고 있습니다. 대회에서는 프랑스와 미국 지역에서 촬영된 17,000여 종의 식물과 동물 품종에 대한 1.6백만개의 지리 위치 정보가 제공되며, 이 정보는 9,000여 종의 식물과 8,000여 종의 동물 품종을 포함하고 있습니다. 또한 이러한 지리 정보에는 해당 위치 주변의 항공 이미지와 환경 특성도 함께 제공됩니다.
이 경진대회의 주요 주제는 어떤 지역에서 어떤 종의 식물 또는 동물이 관찰될 것인지를 예측하는 것이며, 이러한 예측은 생물 다양성 관리와 보전과 관련된 여러 시나리오에 유용합니다. 예를 들어, 특정 지역에서 관측 가능한 후보 품종의 목록을 예측하는 것은 종의 식별 도구를 개선하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 또한 이를 활용하여 생물 다양성 조사를 지원하는 추천 서비스 개발이나 시민 과학자의 참여를 유도하며, 대규모 데이터셋의 주석 및 검증을 가속화하는 데 활용할 수 있을 것으로 보입니다.
이와 지리 정보를 활용한 비슷한 사례의 대회는 아래와 같습니다. 더 자세한 정보를 원하시는 분들은 아래의 버튼들을 눌러 내용을 확인하시기 바랍니다.
캐글에서 진행된 숲의 나무 피복 유형 예측 대회입니다.
숲의 나무 피복 유형 예측 (Forest Cover Type Prediction) | 캐글 (Kaggle)
캐글에서 진행된 Kernels 버전 숲의 나무 피복 유형 예측 대회입니다.
숲의 나무 피복 유형 예측 (Forest Cover Type Prediction Ver.Kernels) | 캐글 (Kaggle)
마무리
데이터 분석과 지리정보 기술이 미래 농업 분야에 어떻게 기여할 수 있는지를 보여주는 중요한 사례이며, 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.