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李婵; 王俊杰; 邬国锋; 李清泉;
深圳大学海岸带地理环境监测国家测绘地理信息局重点实验室;
深圳大学信息工程学院;
地物波谱学; 高光谱遥感; 植物分类; 叶片光谱; 主成分分析; 机器学习; k最近邻; 支持向量机; 随机森林;
机译:基于叶片纹理的植物分类
机译:基于直接无环图的多类最小二乘双支持向量机的植物分类叶片识别
机译:基于高光谱特征估算冬小麦叶片氮含量的四种化学计量技术的比较
机译:基于叶片轮廓和植物分类叶片识别系统的实现
机译:使用Sentinel-2A卫星观测和支持向量机算法在高度多样化的农业区域上进行作物分类
机译:基于近红外高光谱图像的光谱特征融合和深度特征的小麦叶片氮含量估算
机译:基于人工神经网络提取叶片形态特征的药用植物分类
机译:正常和营养缺乏的玉米叶片的光谱特征
机译:用于生产基于需求的基材的过程,对农业区域和重新推出领域的广泛应用
机译:基于模糊因子的农业区域最低温度计算自动化的区域算法。
机译:用于控制农业设备的方法,包括基于表示标记在农业区域中的位置的位置信号来确定用于导航农业机械的控制命令
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