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  • 軟件開(kāi)發(fā)高光譜水質(zhì)光譜數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析、反演
    軟件開(kāi)發(fā)高光譜水質(zhì)光譜數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析、反演

    高光譜水質(zhì)光譜數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析、反演葉綠素 a(Chl - a)為研究對(duì)象,開(kāi)展基于 FOD 和光譜特征的高光譜水質(zhì)參數(shù)反演模型研究,探索高效水質(zhì)監(jiān)測(cè)技術(shù)途徑。

    更新時(shí)間:2025-07-10產(chǎn)品型號(hào):軟件開(kāi)發(fā)訪(fǎng)問(wèn)量:55
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  • 技術(shù)分析草莓葉片含水率光譜數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析、反演
    技術(shù)分析草莓葉片含水率光譜數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析、反演

    草莓葉片含水率光譜數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析、反演,構(gòu)建了一套融合高光譜成像(HSI)技術(shù)與多種機(jī)器學(xué)習(xí)模型的反演體系。通過(guò)搭建 HSI 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)獲取草莓葉片光譜信息,經(jīng)嚴(yán)格的數(shù)據(jù)預(yù)處理流程提取有效特征,深入對(duì)比偏最小二乘回歸(PLSR)、支持向量回歸(SVR)、梯度提升決策樹(shù)回歸(GBDTR)、ResNet 18 及寬度學(xué)習(xí)系統(tǒng)(BLS)等模型在不同超參數(shù)優(yōu)化策略下的性能表現(xiàn)。

    更新時(shí)間:2025-07-02產(chǎn)品型號(hào):技術(shù)分析訪(fǎng)問(wèn)量:100
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  • 數(shù)據(jù)反演高光譜數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析、反演
    數(shù)據(jù)反演高光譜數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析、反演

    高光譜數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析、反演技術(shù)實(shí)踐:從原理到行業(yè)深耕 (一)定制化反演模型開(kāi)發(fā) 基于高光譜數(shù)據(jù)與目標(biāo)參數(shù)的物理關(guān)聯(lián),我們摒棄 “通用模型” 思路,為行業(yè)打造專(zhuān)屬反演方案。在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域,聯(lián)合科研團(tuán)隊(duì),解析不同水稻品種光譜響應(yīng)機(jī)制,構(gòu)建 “品種 - 生長(zhǎng)期 - 光譜 - 氮含量” 四維反演模型,依托 “珠海一號(hào)” 高光譜衛(wèi)星數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)縣域級(jí)水稻氮素精準(zhǔn)反演,生成的施肥指導(dǎo)圖,讓畝均用肥量降低 12%,

    更新時(shí)間:2025-06-26產(chǎn)品型號(hào):數(shù)據(jù)反演訪(fǎng)問(wèn)量:179
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