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Clasificación del olivar según su densidad de plantación con tecnología deep learning
Nombre organización : Grupo Tragsa-Tragsatec.
Otras organizaciones participantes

Fondo Español de Garantía Agraria.

SCAYLE.

Sitio web otros participantes
Fuente de financiación:

FEGA. Fondo Español de Garantía Agraria.

Tipo de problema / sector: Medio ambiente

Aplicación: Entrenamiento e inferencia con librerías de Deep Learning (keras-tensorflow).

Empresa:

FEGA- TRAGSATEC. El Fondo Español de Garantía Agraria es un organismo autónomo, adscrito al Ministerio de Agricultura y Pesca, Alimentación y Medio Ambiente. Tragsatec es una empresa pública filial de Tragsa, especializada en la realización de actividades de ingeniería, consultoría y asistencia técnica en materias como el desarrollo rural, el medio marino o la sanidad y la salud pública.

Reto:

Clasificar los recintos SIGPAC de olivar según su densidad de plantación: Tradicionales, intensivos y superintensivos con ortofotos y Deep learning.

Solución:

Realizar un mapeo del olivar con el objetivo de conocer su distribución y densidades de plantación.

Beneficio:

Clasificar los recintos SIGPAC de olivar según su densidad de plantación: Tradicionales, intensivos y superintensivos con ortofotos y Deep learning.

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