اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی جامع نقشه‌برداری مزارع خرد با یادگیری عمیق و تصاویر ماهواره‌ای VHR برای توسعه پایدار

249,500 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,375 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب جامع نقشه‌برداری مزارع خرد با یادگیری عمیق و تصاویر ماهواره‌ای VHR برای توسعه پایدار

موضوع کلی: سنجش از دور و هوش مصنوعی در کشاورزی

موضوع میانی: نقشه‌برداری و تحلیل زمین‌های کشاورزی با داده‌های ماهواره‌ای

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر سنجش از دور در کشاورزی
  • 2. اصول و مبانی تصاویر ماهواره ای
  • 3. انواع ماهواره ها و سنجنده های مورد استفاده در کشاورزی
  • 4. آشنایی با داده های ماهواره ای VHR و کاربردهای آن
  • 5. مقدمه ای بر هوش مصنوعی و یادگیری عمیق در کشاورزی
  • 6. مبانی یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
  • 7. آشنایی با شبکه های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 8. معرفی معماری های رایج CNN برای پردازش تصاویر
  • 9. پیش پردازش تصاویر ماهواره ای: تصحیحات هندسی و اتمسفری
  • 10. افزایش کیفیت تصاویر ماهواره ای: تکنیک های شارپنینگ
  • 11. شاخص های طیفی گیاهی: NDVI، EVI و سایر شاخص ها
  • 12. محاسبه شاخص های طیفی در نرم افزارهای سنجش از دور
  • 13. تحلیل سری زمانی شاخص های طیفی برای پایش پوشش گیاهی
  • 14. آشنایی با نرم افزارهای سنجش از دور: QGIS، ENVI و Google Earth Engine
  • 15. بارگیری و مدیریت داده های ماهواره ای در Google Earth Engine
  • 16. برنامه نویسی Python برای پردازش تصاویر ماهواره ای
  • 17. آشنایی با کتابخانه های Python برای سنجش از دور: GDAL، Rasterio
  • 18. قطعه بندی تصاویر ماهواره ای: روش های سنتی و یادگیری عمیق
  • 19. قطعه بندی تصاویر با استفاده از الگوریتم های مبتنی بر پیکسل
  • 20. قطعه بندی تصاویر با استفاده از الگوریتم های مبتنی بر شیء
  • 21. قطعه بندی تصاویر با استفاده از CNN ها: U-Net و Mask R-CNN
  • 22. آماده سازی داده های آموزشی برای یادگیری عمیق
  • 23. برچسب زنی تصاویر ماهواره ای برای قطعه بندی مزارع
  • 24. تولید داده های آموزشی سنتتیک برای افزایش دقت مدل
  • 25. انتخاب معماری مناسب CNN برای قطعه بندی مزارع خرد
  • 26. آموزش مدل های یادگیری عمیق در Google Colab و AWS
  • 27. تنظیم ابرپارامترهای مدل های یادگیری عمیق
  • 28. ارزیابی عملکرد مدل های قطعه بندی: IoU، F1-score و Precision-Recall
  • 29. بهینه سازی مدل های یادگیری عمیق برای بهبود دقت و سرعت
  • 30. روش های افزایش دقت قطعه بندی مزارع با استفاده از تصاویر VHR
  • 31. ادغام داده های ماهواره ای با داده های زمینی برای اعتبارسنجی
  • 32. استفاده از داده های پهپادی (UAV) برای اعتبارسنجی مدل ها
  • 33. طبقه بندی تصاویر ماهواره ای: روش های سنتی و یادگیری عمیق
  • 34. طبقه بندی تصاویر با استفاده از الگوریتم های ماشین لرنینگ: SVM، Random Forest
  • 35. طبقه بندی تصاویر با استفاده از CNN ها: ResNet، Inception
  • 36. آماده سازی داده های آموزشی برای طبقه بندی محصولات زراعی
  • 37. برچسب زنی تصاویر ماهواره ای برای طبقه بندی محصولات زراعی
  • 38. انتخاب ویژگی های طیفی و بافتی مناسب برای طبقه بندی
  • 39. آموزش مدل های یادگیری عمیق برای طبقه بندی محصولات زراعی
  • 40. ارزیابی عملکرد مدل های طبقه بندی: دقت کلی، ماتریس درهم ریختگی
  • 41. روش های افزایش دقت طبقه بندی محصولات زراعی با استفاده از تصاویر VHR
  • 42. تلفیق داده های قطعه بندی و طبقه بندی برای تولید نقشه های دقیق مزارع
  • 43. تخمین سطح زیر کشت محصولات زراعی در مزارع خرد
  • 44. بررسی دقت تخمین سطح زیر کشت با روش های مختلف
  • 45. تطبیق نتایج با آمار رسمی و داده های میدانی
  • 46. شناسایی الگوهای کشت و تناوب زراعی با استفاده از داده های ماهواره ای
  • 47. تحلیل تغییرات پوشش گیاهی در طول زمان
  • 48. پایش سلامت گیاهان با استفاده از شاخص های طیفی و یادگیری عمیق
  • 49. تشخیص بیماری ها و آفات گیاهی با استفاده از تصاویر ماهواره ای
  • 50. ارزیابی خسارت های ناشی از بلایای طبیعی بر مزارع
  • 51. تخمین عملکرد محصولات زراعی با استفاده از مدل های مبتنی بر سنجش از دور
  • 52. مدل سازی عملکرد محصولات با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین
  • 53. ادغام داده های ماهواره ای با داده های هواشناسی و خاک برای تخمین عملکرد
  • 54. ارزیابی اثرات تغییر اقلیم بر کشاورزی در مقیاس ملی
  • 55. تحلیل آسیب پذیری مناطق کشاورزی در برابر تغییر اقلیم
  • 56. توسعه سیستم های پشتیبانی تصمیم برای کشاورزان
  • 57. بهینه سازی مصرف آب در کشاورزی با استفاده از داده های ماهواره ای
  • 58. پایش آبیاری و مدیریت منابع آب در مزارع
  • 59. بررسی اثرات روش های مختلف آبیاری بر عملکرد محصولات
  • 60. ارزیابی کارایی کوددهی و مصرف نهاده ها در کشاورزی
  • 61. پایش رشد گیاهان و تعیین زمان مناسب کوددهی
  • 62. بهینه سازی مصرف کود با استفاده از داده های ماهواره ای و یادگیری عمیق
  • 63. ارزیابی پایداری کشاورزی و اثرات زیست محیطی
  • 64. تحلیل اثرات کشاورزی بر تنوع زیستی و منابع طبیعی
  • 65. توسعه شاخص های پایداری کشاورزی مبتنی بر سنجش از دور
  • 66. کاربرد داده های ماهواره ای در مدیریت پایدار زمین های کشاورزی
  • 67. شناسایی مناطق مستعد تخریب و بیابان زایی
  • 68. ارائه راهکارهای مدیریتی برای حفظ و احیای زمین های کشاورزی
  • 69. کاربرد داده های ماهواره ای در ردیابی زنجیره تامین محصولات کشاورزی
  • 70. تایید اصالت و منشاء محصولات کشاورزی با استفاده از تصاویر ماهواره ای
  • 71. ارتقای شفافیت و پاسخگویی در زنجیره تامین
  • 72. نقش سنجش از دور در برنامه ریزی و سیاست گذاری کشاورزی
  • 73. ارائه اطلاعات دقیق و به روز برای تصمیم گیری های کلان
  • 74. بهبود مدیریت بحران و کاهش خسارت های ناشی از بلایای طبیعی
  • 75. ارائه خدمات اطلاعاتی به کشاورزان برای افزایش بهره وری
  • 76. بررسی چالش ها و فرصت های استفاده از سنجش از دور در کشاورزی
  • 77. محدودیت های فنی و اقتصادی در استفاده از تصاویر ماهواره ای
  • 78. راهکارهای غلبه بر چالش ها و استفاده بهینه از ظرفیت های سنجش از دور
  • 79. آینده سنجش از دور و هوش مصنوعی در کشاورزی
  • 80. روند های نوظهور در فناوری های سنجش از دور و یادگیری عمیق
  • 81. نقش داده های بزرگ و اینترنت اشیا در کشاورزی هوشمند
  • 82. اخلاق و مسئولیت پذیری در استفاده از داده های ماهواره ای
  • 83. حریم خصوصی و امنیت داده ها در کشاورزی
  • 84. نقش آموزش و توانمندسازی کشاورزان در استفاده از فناوری های نوین
  • 85. توسعه دوره های آموزشی و برنامه های ترویجی برای انتقال دانش
  • 86. ارائه خدمات مشاوره ای به کشاورزان برای استفاده از داده های ماهواره ای
  • 87. مطالعه موردی: استفاده از سنجش از دور در مدیریت کشاورزی در یک منطقه خاص
  • 88. بررسی چالش ها و موفقیت های پروژه های سنجش از دور در کشاورزی
  • 89. تجربه های عملی و درس های آموخته شده
  • 90. کاربرد سنجش از دور در تامین امنیت غذایی و توسعه پایدار
  • 91. نقش فناوری در کاهش فقر و بهبود معیشت کشاورزان
  • 92. حمایت از کشاورزی پایدار و حفظ محیط زیست
  • 93. ارائه راهکارهای عملی برای استفاده از سنجش از دور در توسعه پایدار کشاورزی
  • 94. پروژه عملی 1: قطعه بندی مزارع خرد با استفاده از CNN ها
  • 95. پروژه عملی 2: طبقه بندی محصولات زراعی با استفاده از یادگیری عمیق
  • 96. پروژه عملی 3: تخمین سطح زیر کشت و عملکرد محصولات با استفاده از داده های ماهواره ای
  • 97. پروژه عملی 4: پایش سلامت گیاهان و تشخیص بیماری ها با استفاده از تصاویر ماهواره ای
  • 98. پروژه عملی 5: تحلیل تغییرات پوشش گیاهی و ارزیابی اثرات تغییر اقلیم
  • 99. جمع بندی و نتیجه گیری: دستاوردها و چشم انداز آینده
  • 100. منابع و مراجع: معرفی کتاب ها، مقالات و وب سایت های مفید
اپلیکیشن آموزشی اندروید
یادگیری هوشمند، همیشه همراه شما
فلش‌کارت‌های آموزشی را در یک محیط فارسی، ساده و کاربردی مرور کنید؛ پاسخ‌های خود را بسنجید و پیشرفت یادگیری‌تان را دنبال کنید.
مطالعه آفلاین محیط فارسی و راست‌چین ویژه اندروید
فلش‌کارت آموزشی؛ روشی کاربردی برای مرور مطالب

این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلش‌کارت طراحی شده است. کارت‌ها را یکی‌یکی مرور کنید، پاسخ پرسش‌ها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.

📴
یادگیری بدون اینترنت مداوم
پس از نصب و در دسترس بودن محتوای دوره، فلش‌کارت‌ها را در زمان و مکان دلخواه مرور کنید.
🗂️
انواع محتوای آموزشی
از نکته‌های آموزشی تا پرسش‌های چهارگزینه‌ای و پرسش‌وپاسخ، مطالب را متناسب با نیاز خود مرور کنید.
📊
ارزیابی میزان یادگیری
پاسخ‌های درست و غلط خود را ثبت کنید و آمار عملکردتان را به تفکیک نوع محتوا ببینید.
🎯
مرور هدفمند فصل‌ها
فصل‌های موردنظر را انتخاب کنید و با استفاده از گزینه انتخاب همه، مرور فصل‌های مرورنشده را در اولویت قرار دهید.
انواع فلش‌کارت‌های قابل مرور

محتوای آموزشی در قالب‌های متنوع ارائه می‌شود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموخته‌ها قابل استفاده باشد.

💬
نکته‌های خودمانی
یادگیری ساده و روان
📘
نکته‌های رسمی و کتابی
مرور دقیق مفاهیم
📝
پرسش‌های چهارگزینه‌ای
سنجش آموخته‌ها
❓
پرسش‌وپاسخ
تمرین یادآوری پاسخ
🎓
درسنامه
مرور محتوای آموزشی
امکانات مرور و ارزیابی
حرکت ساده بین کارت‌ها
استفاده از دکمه‌های قبلی و بعدی و مشاهده نوار پیشرفت برای دنبال کردن روند مرور.
مشاهده پاسخ و توضیحات
برگرداندن کارت برای نمایش پاسخ و توضیحات در قالب‌هایی مانند تست و پرسش‌وپاسخ.
تنظیم اندازه فونت
انتخاب اندازه مناسب نوشته‌ها برای تجربه مطالعه راحت‌تر.
نمایش فرمول‌های ریاضی
پشتیبانی از نمایش صحیح فرمول‌ها و روابط ریاضی مبتنی بر LaTeX.
ثبت نتیجه و گزارش آماری
علامت‌گذاری هر پاسخ به‌صورت درست یا غلط و مشاهده تعداد و درصد موفقیت برای انواع محتوا.
طراحی‌شده برای مطالعه روزمره
  • رابط کاربری فارسی و راست‌چین با فونت وزیر.
  • تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
  • صفحه‌بندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
  • نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
  • انتخاب چند فصل برای مرور هم‌زمان.
  • امکان تمرکز بر فصل‌هایی که هنوز مرور نشده‌اند.
مناسب برای چه کسانی است؟

این اپلیکیشن برای دانش‌آموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمون‌ها و علاقه‌مندان به یادگیری طراحی شده است؛ به‌ویژه کسانی که می‌خواهند مطالب آموزشی را در زمان‌های کوتاه مرور کنند، دانسته‌های خود را بسنجند و مطالعه منظم‌تری داشته باشند.

توجه: محتوای آموزشی و تعداد فلش‌کارت‌ها به دوره انتخاب‌شده بستگی دارد. محتوای دوره پس از نصب، درون برنامه قابل استفاده است؛ با این حال، دریافت اولیه اپلیکیشن و به‌روزرسانی‌های احتمالی ممکن است به اینترنت نیاز داشته باشند.
گالری تصاویر اپلیکیشن‌ها
محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما
تصاویر زیر، نمونه‌هایی از محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند و قالب کلی، سبک طراحی و شیوه نمایش محتوای آموزشی در این برنامه‌ها را نشان می‌دهند.
نگاهی به فضای داخل برنامه
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱
نمای اپلیکیشن ۱
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۲
نمای اپلیکیشن ۲
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۳
نمای اپلیکیشن ۳
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۴
نمای اپلیکیشن ۴
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۵
نمای اپلیکیشن ۵
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۶
نمای اپلیکیشن ۶
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۷
نمای اپلیکیشن ۷
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۸
نمای اپلیکیشن ۸
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۹
نمای اپلیکیشن ۹
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۰
نمای اپلیکیشن ۱۰
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۱
نمای اپلیکیشن ۱۱
نکته مهم درباره تصاویر
این تصاویر نمونه‌ای از قالب و سبک طراحی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند. اپلیکیشن ارائه‌شده نیز از همین رویکرد طراحی و نمایش محتوای آموزشی پیروی می‌کند؛ جزئیات ظاهری و امکانات قابل مشاهده ممکن است متناسب با نوع دوره و بخش مورد استفاده متفاوت باشد.

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.