Ανάπτυξη Μοντέλου Επιλογής Καταλληλότερης Καλλιέργειας σύμφωνα με τις Κρατικές Ενισχύσεις

Abstract

Η εργασία ξεκινά με την επιβεβαίωση του ρόλου της τεχνητής νοημοσύνης και της τηλεπισκόπησης στην τοπογραφία και στην υποστήριξη των γεωργικών πολιτικών όχι μόνο ως θεωρητικά ή τεχνικά εργαλεία αλλά και ως πρακτικές εφαρμογές που συμμετέχουν άμεσα στις διαδικασίες λήψης αποφάσεων. Θα επισημανθεί μια απλή μέθοδος μηχανικής μάθησης για πολύπλοκα μοντέλα νευρωνικών δικτύων ικανά να υποστηρίξουν ερευνητικά έργα στη γεωργία. Η τηλεπισκόπηση παρέχει πληροφορίες μέσω δορυφορικών εικόνων σχετικά με τα εδάφη και τη βλάστηση σε συνδυασμό με προηγμένους αισθητήρες, ενώ οι μέθοδοι τοπογραφίας παρέχουν καλύτερη ακρίβεια για αναλύσεις αποτελεσμάτων, όπως ψηφιακά μοντέλα εδάφους (DTM) και γεωχωρικά δεδομένα. Καλά παραδείγματα προκύπτουν όταν οι πολυχρονικές εικόνες ενσωματώνονται με έναν αλγόριθμο μάθησης που επιτρέπει την αξιόπιστη χαρτογράφηση των καλλιεργειών καθώς και την εκτίμηση/πρόβλεψη των αποδόσεων. Η παρούσα μελέτη εξετάζει υπολογιστικές τεχνικές φασματικής ανάλυσης που χρησιμοποιούν στατιστική μοντελοποίηση, Deep Learning, LiDAR, αξιολόγηση εδάφους, ανίχνευση ακραίων τιμών, παρακολούθηση της υγείας των καλλιεργειών. Παρατίθεται, επίσης, η διεθνή εμπειρία στη θεσμική ενσωμάτωση υπηρεσιών τηλεπισκόπησης και σε μελλοντικές προοπτικές που αφορούν τα μεγάλα δεδομένα και τα δίκτυα IoT.This dissertation examines the combined role of artificial intelligence, remote sensing, and topographic analysis in supporting decision-making processes within agricultural policy. The study focuses on how these three scientific domains, when integrated, can enhance the monitoring, evaluation, and management of agricultural systems. The analysis is based on satellite imagery, digital elevation models, and geospatial datasets, and it explores a range of computational approaches, from traditional statistical methods to machine learning and deep learning models. Particular emphasis is placed on crop monitoring, land-use mapping, detection of extreme events, and the assessment of environmental pressures affecting agricultural production. The results highlight that the integration of AI-driven models with multi-temporal remote sensing data and topographic information can significantly improve the accuracy, consistency, and operational relevance of spatial analyses. Beyond technical performance, the study underlines the importance of transparency, reproducibility, and interpretability of results, especially when such tools are used in policy contexts. Overall, the dissertation demonstrates that the synergy between artificial intelligence, remote sensing, and topography offers a robust framework for the development of more adaptive, data-driven, and sustainable agricultural policies, while opening new perspectives for the use of big data and IoT-based monitoring systems.