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Machine learning for high-throughput field phenotyping and image processing provides insight into the association of above and below-ground traits in cassava (Manihot esculenta Crantz)

机译:用于高吞吐场现场表型和图像处理的机器学习提供了对Cassava(Manihot Esculenta Crantz)的上述和地下特征的关联的洞察力

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摘要

Field trial site and remote sensing platform. a Trial one and two were conducted at the International Center for Tropical Agriculture (CIAT). b Unmanned aerial vehicle (UAV), DJI S1000s. c Multispectral camera, Micasense RedEdge 3. d Arduino nano. e Ground Control Point (GCPs). f GCPs installed in trial one. g RTK-GPS
机译:现场试验网站和遥感平台。在国际热带农业中心(CIAI)的国际中心进行了一项审判。 B无人机(UAV),DJI S1000S。 C多光谱相机,MICASENSE REDEDGE 3. D Arduino Nano。 E地面控制点(GCPS)。 F GCP安装在试验中。 G RTK-GPS

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