Logo Lanfrica
  • Accueil
  • Atlas
  • Analyses
  • Documentation
  • Sign in

© 2026 Lanfrica. Tous droits réservés. Tous les droits d'auteur des ressources affichées sur le site Web Lanfrica appartiennent aux détenteurs de droits d'auteur d'origine, sauf indication contraire explicite.

Oraegbuayomide10/CGIAR-Crop-Yield-Prediction-using-Sentinel--2-Imagery-Climate-Variables-and-Soil-Data

Domaine:

agriculture

Type de record:

project
Créateur:
Ora
Hôte:
This project entails applying deep learning algorithms on Sentinel-2 Imagery, Climate data (TERRACLIM), and Soil data from the ISRIC SoilGrids in predicting maize crop yield on Eastern African farms. # CGIAR-Crop-Yield-Prediction-using-Sentinel--2-Imagery-Climate-Variables-and-Soil-Data This project entails applying deep learning algorithms on Sentinel-2 Imagery, Climate data (TERRACLIM), and Soil data from the ISRIC SoilGrids in predicting maize crop yield on Eastern African farms.

Visit

github.com

Tasks

computer vision