AgroCode Hack 2020

Земли сельскохозяйственного назначения подвержены заболачиванию и переувлажнению. Необходимо своевременно и достоверно получать оценку площади таких участков. Это возможно сделать дистанционными методами.

Командам нужно разработать и реализовать алгоритм распознавания заболоченных участков по спутниковым данным. Выделить с точностью не меньше 80% заболоченые участки на контрольном примере.

Команды обязаны сделать две промежуточные выгрузки кода и базы данных. Для проверки алгоритма командами будет предоставлен тестовый датасет. Проверка результата будет проводиться с использованием контрольного датасета.

Критерий выбора победителей – бальный:

• 10 (полностью работающий интерфейс)
• 20 (распознавание не хуже 80%)
• 5 (полностью работающий интерфейс)

• Экспертное сопровождение
• Датасеты

Типы решаемых задач:

• Расчет индексов вегетации по спутниковым снимкам
• Разработка алгоритма дифференциации различных участков земель по спутниковым снимкам
• Обучение нейросети для распознавания заболоченных участков

• Навыки анализа информации
• Навыки разработки баз данных, алгоритмов определения оптимальных решений, использования библиотек ML
• Навыки работы с ГИС, обработки изображений

Команды смогут проверить свои алгоритмы два раза до финальной защиты. Для этого менторами будет предоставлено две промежуточные выгрузки из базы данных: дата-сет для тестового региона и контрольный.

В первый день хакатона (11 декабря) менторы проводят бриф с командами, уточняют информацию и отвечают на вопросы. Во второй день (12 декабря) менторы проводят первый пит-стоп для проверки статуса работы команды и кода, дают обратную связь.

В заключительный день хакатона (13 декабря) до 14:00 участники сдают на проверку менторам своё решение. В 17:00 участники презентуют менторам "внешнюю часть" (интерфейсы) своих решений.