排序方式： 共有43条查询结果，搜索用时 15 毫秒
41.
【目的】 苹果产量的早期预测对于市场供需关系、果农、消费者都有重要的影响，准确预估苹果产量具有重要的理论和应用意义。【方法】 文章提出了一种利用卷积神经网络和长短期记忆网络进行苹果产量预测的方法。利用由果树图像数据中获得的果树苹果数量，和由果园无人机图像获取的果树树冠面积作为特征信息，再经过该文提出的卷积—长短期记忆网络，获得每棵果树的预估产量。【结果】 该文使用5种评价标准，分别是预测误差概率密度、预测绝对误差、均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE），经过实验验证，该文所述方法的均方根误差RMSE最优可以达到9.16。【结论】 该文所述方法依据果树的图像与果园的无人机图像，可以较好地预估苹果产量，为大规模果园产量预测提供技术支撑。 相似文献
42.
【目的】 为农业绿色发展提供时空大数据、环境监测数据、作物生长数据等数据支撑。【方法】 文章利用遥感解译技术、地理信息技术、空间数据可视化技术，开发了一套农业绿色发展数据移动采集系统。系统支持在手机移动端搭建绿色农业试验基地实场景，实时采集各类实验和环境数据，并查看数据曲线；运用模型对实验采集的各类数据运算后进行评价、分析和排名。 【结果/【结论】 系统使用方便，传输稳定，可靠性高，有效提高研究人员的工作效率，系统可应用于绿色农业多场景多类型数据的采集，包括试验基地和实验方案等基础数据，大气、土壤、水质等物联网环境数据，作物长势、叶面积指数、植株高度等作物生长数据等。 相似文献
43.