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林芬芳; 张东彦; 王秀; 吴太夏; 陈新福;
1. 南京信息工程大学地理与遥感学院 2. 安徽省农业生态大数据工程实验室安徽大学 3. 北京农业信息技术研究中心 4. 中国科学院遥感与数字地球研究所 5. 福建农业职业技术学院;
FISS; 偏振特性; 识别模型; 玉米; 杂草;
机译:Xijing University研究人员在模式识别和人工智能领域(基于多尺度平行融合杂草识别的轻量级卷积神经网络)发表了新的研究和发现)
机译:铜和铅应力下玉米叶片污染程度的光谱特征及研究
机译:基于高光谱成像的玉米叶片成分信息最优算法预测研究
机译:来自多光谱图像的基于帧的反射率估计在不同的照明条件下杂草识别
机译:基于高光谱视觉的机器学习在杂草控制中的鲁棒植物识别
机译:利用光谱反射率来估计玉米叶片叶绿素含量接种在水分胁迫下的丛生菌根真菌
机译:不同种植密度下玉米间作杂草的杂草侵染不同播种密度下玉米间作杂草的杂草侵染
机译:基于偏振的自动目标识别图像理解研究
机译:用于偏振相关的时间分辨光谱的光学系统的装置,以及用于测量光的偏振相关的光谱研究的光学测量系统和方法
机译:用于偏振相关的计时光学光谱的光学系统的组件,光学测量系统和用于研究偏振相关的光谱测量光的方法
机译:时间分辨光谱学的光学系统的光学装置,光学测量系统和用于我的偏振光谱学研究的方法
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