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机器学习作为一种统计学与计算机科学相结合的新兴技术,近年来在作物信息获取任务中得到广泛应用。传统的作物信息获取方式主要依靠化学检测法,测定过程耗时、耗力。基于机器学习算法和高光谱遥感技术能够通过无损的方式,快速感知作物外观及内部理化参数,具有明显的应用优势和发展前景。本文对国内外作物信息高光谱遥感相关研究进行系统性梳理。总结了不同机器学习算法在高光谱感知作物信息中的应用及优缺点,归纳了机器学习算法建模的不确定性,指出高光谱感知作物信息的未来发展趋势为,通过多源遥感协同观测实现作物信息获取方式互补,发展高光谱遥感与作物模型同化技术、高光谱遥感与人工智能深度融合技术,从而实现面向作物全生育期的关键信息智能化获取与决策。 相似文献
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<正> 一合理调整日粮的营养水平1 增加能量饲料比例初春伊始,乍温还寒,饲料中还应适当增加玉米等能量饲料的比例,以增强鸡体抗寒能力。2 供足蛋白质预产期与产蛋高峰期的鸡需要大量营养物质来满足其产蛋与增重 相似文献
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[目的]研究北热带岩溶区优势树种蚬木幼苗的光合与蒸腾特性。[方法]利用野外生长正常的1～2年生蚬木实生苗,经盆栽和控水试验,研究其净光合速率、蒸腾速率、气孔导度、水分利用效率的变化。[结果]正常供水和长期干旱处理的幼苗,其净光合速率、蒸腾速率、气孔导度、水分利用效率存在极显著差异,长期干旱将显著降低净光合速率、蒸腾速率和气孔导度,提高水分利用效率。[结论]蚬木具有光合、蒸腾速率较低,水分利用效率较高,抗旱性较强的生态特性。 相似文献