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搜索结果 - 5
有机除草控制原型：基于定向能量和深度学习
有机除草控制是提高农作物收益的可持续方法的关键所在。本文提出了一种专为有机农场设计的定向能量除草机器人原型。该机器人利用分布式阵列机器人 (DAR) 单元进行除草处理。对大豆和玉米数据库进行建模以训练深度学习神经网络进行除草识别。初始的深度
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a month ago
MM
基于机器学习的智能农业营养应用时间推荐：基于大规模数据挖掘的方法
本研究探讨了数据分析在农作物种植中监测肥料应用中的重要作用，提出了一种通过确定整个季节所需肥料数量来预测营养物质应用的解决方案，以天气条件和土壤特征为基础进行推荐肥料用量的调整，以促进经济高效和环保农业，同时研究肥料应用与天气数据对作物产量
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9 months ago
加拿大农田数据集：用于农业多时相深度学习分类的新地表覆盖数据集
通过遥感监测土地覆盖对于研究环境变化以及通过作物产量预测确保全球粮食安全至关重要。该研究建立了一个加拿大农田的时间序列数据集，包含了来自 10 个作物类别的高分辨率图像，并提供用于预测作物类别的模型和源代码，可用于加速土地覆盖的准确连续监测
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a year ago
ICCV
利用遥感高光谱数据估算叶片含水量
该研究提出了一种基于无人机高光谱数据的非破坏性方法，用于评估植物的叶片水分含量，以便在作物生长早期及时发现植物水分胁迫，采取适当的灌溉措施以提高作物产量。
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3 years ago
深度神经网络预测作物产量
利用深度神经网络预测作物产量，结果表明环境因素对作物产量的影响大于基因型而且该模型的精确度优于流行的其他预测方法。
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5 years ago
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