智利ADN电台网站报道，该项目负责人马塞尔富恩特斯（Marcel Fuentes）介绍，系统采用数学算法和卫星图像，准确率高?5%?ldquo;通过分析图像及其相应植被指数，我们成功开发出神经网络，用以预测植被未来趋势。该人工神经网络，整合了农学、数学、工程学和计算机科学等不同领域的知识、/div>
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该系统发布的第一份报告称?024年夏季，奥希金斯大区和阿劳卡尼亚大区之间地区的植被状况较好，但部分城镇仍需保持警惕，如奥希金斯大区的佩拉利约（Peralillo）；马乌莱大区（R. del Maule）的圣克莱门特（San Clemente）、萨格拉达法米利亚（Sagrada Familia）和库里科（Curic）；纽夫莱大区（R. de
?uble）的尼肯＇span style="color: rgb(74, 74, 74); font-family: 微软雅黑; text-align: justify; text-indent: 32px;">?iqun）、奇廉（Chilln）、埃尔卡门（El Carmen）和平托（Pinto）；比奥比奥大区（R. del Biobo）的圣胡阿纳（Santa Juana）、基耶科（Quilleco）和安图科（Antuco）；以及阿劳卡尼亚大区的佩尔肯科（Perquenco）、/div>
智利农业部副部长伊格纳西?middot;费尔南德斯（Ignacia Fernndez）指出，智利面临的粮食安全挑战，与季节性作物生产有很大关系。此类信息对播种决定意义重大，可让生产者避免潜在损失、/div>
日期９a href="//www.sqrdapp.com/news/2023-11-10.html">2023-11-10
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