DS@GT ARC 팀이 ImageCLEF AI4Agri 2026에서 포도 재배 가능성 예측 서브태스크 1에 참가했어요. U-Net과 지리공간 기반 모델인 Prithvi-2.0을 결합한 앙상블 모델을 개발했어요. 이 모델은 7개 팀 중 2위를 기록하며 ±1 정확도 68.32%를 달성했어요.
포도 재배 가능성 예측은 지속 가능한 토지 관리와 농업 계획에 중요하며, 원격 감지 데이터는 기존 방식보다 비용 효율적인 대안이 될 수 있어요. ImageCLEF AI4Agri 2026은 프랑스 남부 지역의 포도 재배 가능성 예측을 다루고 있어요.
개발된 모델의 구현 코드는 GitHub에서 공개됐으며