El equipo DS@GT ARC presentó un conjunto de U-Net y el modelo base geoespacial Prithvi-2.0 para predecir el potencial vitivinícola del sur de Francia en la competencia ImageCLEF AI4Agri 2026.

  • La presentación se centró en la Subtarea 1 del desafío ImageCLEF AI4Agri 2026.
  • El modelo logró una puntuación de precisión ±1 de 68.32 en el ranking.
  • Este resultado clasificó al equipo en 2º lugar entre 7 equipos participantes.
  • La implementación es pública.