উন্নত নির্ভুলতার সাথে ল্যান্ড কভার ম্যাপিংয়ে SAGRNet এআই মডেলের বিপ্লব

আবার্ডিন বিশ্ববিদ্যালয়ের গবেষকরা SAGRNet তৈরি করেছেন, যা একটি উন্নত এআই মডেল, যা বিশেষ করে উদ্ভিদের জন্য ভূমি আচ্ছাদন ম্যাপিংয়ের নির্ভুলতা উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এই উদ্ভাবনী মডেল গভীর শিক্ষার ব্যবহার করে পুরো ল্যান্ডস্কেপ অবজেক্ট বিশ্লেষণ করে, যা ঐতিহ্যবাহী পিক্সেল-বাই-পিক্সেল পদ্ধতির তুলনায় দক্ষতা এবং নির্ভুলতা বাড়ায়। SAGRNet-এর উন্নয়ন সম্পর্কিত গবেষণাটি ISPRS জার্নাল অফ ফোটোগ্রামেট্রি অ্যান্ড রিমোট সেন্সিং-এ প্রকাশিত হয়েছে। SAGRNet-কে উত্তর-পূর্ব স্কটল্যান্ডের বিভিন্ন ল্যান্ডস্কেপের স্যাটেলাইট ছবি ব্যবহার করে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েছিল এবং পাঁচটি বিশ্বব্যাপী বিতরণ করা শহুরে প্রান্ত এলাকায় আরও পরীক্ষা করা হয়েছে। এই এলাকাগুলো, যার মধ্যে রয়েছে গুয়াংজু, ডারবান, সিডনি, নিউ ইয়র্ক সিটি এবং পোর্তো অ্যালেগ্রে, বিভিন্ন পরিবেশগত পটভূমি উপস্থাপন করার জন্য নির্বাচিত হয়েছিল। এই পদ্ধতি মডেলটির দৃঢ়তা এবং বিভিন্ন পরিবেশে স্থানান্তরের যোগ্যতা নিশ্চিত করে। মডেলটির উন্মুক্ততা নীতিনির্ধারকদের বন্যা ও খরা-এর মতো ঘটনার বৃহৎ এলাকার উপর প্রভাব দ্রুত মূল্যায়ন করতে সহায়তা করে। SAGRNet শস্যের বৃদ্ধিও নিরীক্ষণ করতে পারে, যা শস্যের পূর্বাভাস এবং টেকসই ভূমি ব্যবহারের সিদ্ধান্ত গ্রহণে সহায়তা করে। এই প্রযুক্তি এআই এবং দূর সংবেদনের চলমান অগ্রগতির সাথে সঙ্গতিপূর্ণ, যেমন আসন্ন IEEE IGARSS 2025 সিম্পোজিয়াম এবং Esri-এর সাম্প্রতিক ভূমি আচ্ছাদন মানচিত্র আপডেটে তুলে ধরা হয়েছে। ল্যান্ডস্কেপ পরিবর্তনগুলি দ্রুত এবং নির্ভুলভাবে মূল্যায়ন করার SAGRNet-এর ক্ষমতা জলবায়ু পরিবর্তনের প্রভাবগুলি বোঝার জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। মডেলটির বহুমুখীতা এটিকে ভূমি সম্পদ জরিপ এবং পরিবেশগত পর্যবেক্ষণের মতো বৃহৎ আকারের অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য উপযুক্ত করে তোলে। SAGRNet-এর উন্নয়ন পরিবেশগত পর্যবেক্ষণ এবং টেকসই ভূমি ব্যবস্থাপনায় একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ, যা বিশ্বব্যাপী গবেষক এবং নীতিনির্ধারকদের জন্য মূল্যবান সরঞ্জাম সরবরাহ করে।