检索结果-内蒙古大学图书馆

基于GEE的Landsat-8与Sentinel-2影像在棉花种植提取中差异性分析及提取方法对比研究

江苏农业科学 2024年第4期52卷 223-230页

作者：洪国军周保平李明哲李森威刘成成张灵付仙兵李旭塔里木大学信息工程学院新疆阿拉尔843300 塔里木绿洲农业教育部重点实验室(塔里木大学) 新疆阿拉尔843300 江西农业大学经济管理学院江西南昌330054

棉花作为南疆地区重要的经济作物之一,在经济工作中起着至关重要的作用。及时、准确地获取棉花种植面积,对农业政策和经济发展具有重要意义。为了实现这一目标,需要综合分析不同方法和遥感数据对最终棉花种植面积制图精度的影响。本研... 详细信息

棉花作为南疆地区重要的经济作物之一,在经济工作中起着至关重要的作用。及时、准确地获取棉花种植面积,对农业政策和经济发展具有重要意义。为了实现这一目标,需要综合分析不同方法和遥感数据对最终棉花种植面积制图精度的影响。本研究以新疆阿克苏地区棉花种植区为例,借助Google Earth Engine云平台,采用随机森林法(RF)、支持向量机法(SVM)、最小距离分类法(MDC)等3种机器学习方法,利用2类中分辨率影像提取棉花种植信息,充分评估使用的档案数据和官方统计数字。结果表明,采用Sentinel-2方法和RF获得了最优棉花图,随机森林法分类器的总体精度、Kappa系数和用户精度分别高达97.4%、96.7%和91.1%,分别比Landsat-8图像和RF模型的结果高出7.3百分点、0.081、2.8百分点。与官方统计数据相比,采用RF、SVM、MDC对Sentinel-2和Landsat-8图像的棉花种植面积估算图的精度分别为98.4%、95.8%、79.6%和90.3%、83.7%、72.5%。很明显,Sentinel-2和RF模型的组合与官方数据的一致性最高。对比分析结果表明,Landsat-8和Sentinel-2数据可用于大范围复杂种植结构的棉花高精度测绘。本研究结果有望为棉花大面积鉴别提供一定的理论指导和实践指导。

关键词：棉花分类 Sentinel-2 Landsat-8 随机森林支持向量机最小距离分类 Google Earth Engine

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基于介电频谱技术的苹果品种识别

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塔里木大学学报 2024年第3期36卷 98-106页

作者：郝玉梅花元涛李文凤刘清和塔里木大学信息工程学院新疆阿拉尔843300 塔里木绿洲农业教育部重点实验室塔里木大学新疆阿拉尔843300

为快速、精准、无损地识别苹果品种,促进苹果产业快速发展,凸显高品质品种苹果优势,本研究采用介电频谱技术,以阿克苏地区3个品种的‘红富士’苹果作为研究对象,基于LCR数字测试仪采集了120个苹果样本在0~100 kHz的介电特频谱数据作为... 详细信息

为快速、精准、无损地识别苹果品种,促进苹果产业快速发展,凸显高品质品种苹果优势,本研究采用介电频谱技术,以阿克苏地区3个品种的‘红富士’苹果作为研究对象,基于LCR数字测试仪采集了120个苹果样本在0~100 kHz的介电特频谱数据作为原始输入参数,在全频和连续投影算法优选频率条件下,利用误差反向传播网络与极限学习机2种方法建立了品种识别模型,并对模型精度进行了分析比较。结果表明,所建立的模型平均准确率均在80%以上,频率优选条件下的2种模型分类准确率可达到90%。然而由于以上模型方法存在无用信息,导致建立的模型稳定性较差,需要数据预处理、降维等步骤,操作耗时,且过程繁琐,致使分类结果稳定性较差。基于此,设计了一维卷积神经网络品种分类模型,与其他模型相比,一维卷积神经网络分类模型以原始参数作为输入,校正集与预测集中的平均分类准确率分别为98.48%和99.26%,模型稳定性更好,且可简化模型复杂度,改善苹果分类的准确性和稳定性,更适宜于苹果品种的识别。

关键词：品种识别阿克苏苹果介电频谱特征频率分类模型

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基于无人机多光谱影像与机器学习算法的棉花冠层叶绿素含量估算研究

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棉花学报 2024年第1期36卷 1-13页

作者：赵鑫李朝阳王洪博刘江凡江文格赵泽艺王兴鹏高阳塔里木大学水利与建筑工程学院新疆阿拉尔843300 塔里木大学自治区教育厅普通高等学校现代农业工程重点实验室新疆阿拉尔843300 塔里木大学塔里木绿洲农业教育部重点实验室新疆阿拉尔843300 农业农村部西北绿洲节水农业重点实验室新疆石河子832000 中国农业科学院西部农业研究中心新疆昌吉831100 中国农业科学院农田灌溉研究所河南新乡453002

【目的】利用无人机多光谱技术监测棉花冠层叶片的叶绿素含量。【方法】通过无人机获取新疆南疆地区棉花冠层的多光谱图像,选取7种植被指数,利用7种不同的反演方法估算棉花关键生育时期花铃期的叶绿素含量,包括基于线性回归(linear regr... 详细信息

【目的】利用无人机多光谱技术监测棉花冠层叶片的叶绿素含量。【方法】通过无人机获取新疆南疆地区棉花冠层的多光谱图像,选取7种植被指数,利用7种不同的反演方法估算棉花关键生育时期花铃期的叶绿素含量,包括基于线性回归(linear regression,LR)的一元线性回归、偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)、岭回归(ridge regression,RR)、最小绝对值收敛和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)回归,以及支持向量回归(support vector regression,SVR)、K近邻回归(K nearest neighbors regression,KNNR)、随机森林回归(random forest regression,RFR)。【结果】与线性回归模型相比,RFR、SVR和KNNR算法提高了棉花冠层叶绿素含量估算模型精度,尤其是RFR算法,其模型验证集的决定系数为0.742,均方根误差为1.158 mg·L^(-1),相对分析误差为1.969。【结论】利用RFR机器学习方法构建的基于无人机多光谱影像的棉花冠层叶片叶绿素含量估算模型可及时、准确地判断棉花的生长状况,为棉田精准管理提供技术支撑。

关键词：无人机多光谱叶绿素含量机器学习遥感反演棉花

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盐胁迫下滴施枯草芽孢杆菌对无膜滴灌棉花苗期生长和土壤环境的影响

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农业环境科学学报 2024年第12期43卷 2935-2946页

作者：唐茂淞辛朗张磊谢俊博王兴鹏韩其晟李明发塔里木大学水利与建筑工程学院新疆阿拉尔843300 塔里木大学现代农业工程重点实验室新疆阿拉尔843300 农业农村部西北绿洲节水农业重点实验室新疆石河子832000 塔里木大学塔里木绿洲农业教育部重点实验室新疆阿拉尔843300 中国农业科学院西部农业研究中心新疆昌吉831100 中国农业科学院农田灌溉研究所河南新乡453002 新疆生产建设兵团第一师水文水资源管理中心新疆阿拉尔843300

为研究不同梯度盐胁迫条件下,滴施枯草芽孢杆菌(Bacillus subtilis,BS)对南疆无膜滴灌棉花苗期生长及土壤环境的影响机制,采用双因素裂区试验设计,主区为2种盐分梯度(S),包括低盐(2 m S·cm^(-1))和高盐(5 m S·cm^(-1)),副区为... 详细信息

为研究不同梯度盐胁迫条件下,滴施枯草芽孢杆菌(Bacillus subtilis,BS)对南疆无膜滴灌棉花苗期生长及土壤环境的影响机制,采用双因素裂区试验设计,主区为2种盐分梯度(S),包括低盐(2 m S·cm^(-1))和高盐(5 m S·cm^(-1)),副区为3种BS剂量(B),包括不滴施BS、低剂量BS(15 kg·hm^(-2))和高剂量BS(30 kg·hm^(-2)),共6个处理:S2B0、S2B15、S2B30、S5B0、S5B15和S5B30。分析了盐胁迫下滴施BS对棉花主要生长指标,以及土壤的主要酶活性、有机质含量、电导率、细菌和真菌群落结构的影响。结果表明:与低盐胁迫相比,高盐胁迫显著降低了棉花生长指标、土壤脲酶活性、蔗糖酶活性和有机质含量,导致土壤中有益微生物(Zeaxanthinibacter)的相对丰度减少。滴施BS缓解了盐胁迫对棉花生长的抑制作用,显著提高了土壤脲酶活性和有机质含量,并降低了土壤电导率,还增加了土壤中有益微生物(Nitrospira、Woeseia和Pseudogymnoascus)的相对丰度、减少了有害微生物(Phialophora)的相对丰度。与不滴施BS对照(S2B0、S5B0)相比,低剂量BS处理(S2B15、S5B15)和高剂量BS处理(S2B30、S5B30)的棉花茎干质量分别显著增加20.62%~63.99%(P<0.05)和30.85%~77.08%(P<0.05),叶干质量分别显著增加27.84%~74.73%(P<0.05)和40.83%~76.06%(P<0.05)。偏最小二乘路径模型分析结果表明,在盐胁迫条件下,BS通过影响土壤酶活性、有机质含量、电导率、土壤细菌和真菌群落结构,间接促进棉花生长指标的提高。滴施不同BS剂量对盐胁迫下南疆无膜滴灌棉花苗期生长指标的提高及盐渍化土壤环境的改良效果排序依次为30 kg·hm^(-2)>15 kg·hm^(-2)>不滴施。

关键词：枯草芽孢杆菌盐胁迫无膜滴灌棉花土壤微生物群落结构偏最小二乘路径模型

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苹果内部品质近红外光谱无损检测研究进展

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安徽农学通报 2023年第16期29卷 136-139页

作者：何代弟张晓张楠楠袁新涛马瑞保昊孙武军塔里木大学信息工程学院新疆阿拉尔843300 塔里木绿洲农业教育部重点实验室塔里木大学新疆阿拉尔843300

中国是苹果生产、销售大国,开展苹果内部品质无损检测对增强我国苹果市场竞争力十分重要。近红外光谱可同时检测多种成分,是一种操作简单、成本低廉的无损检测技术,在水果内部品质无损检测中具有巨大的发展潜力。本文介绍了近红外光谱... 详细信息

中国是苹果生产、销售大国,开展苹果内部品质无损检测对增强我国苹果市场竞争力十分重要。近红外光谱可同时检测多种成分,是一种操作简单、成本低廉的无损检测技术,在水果内部品质无损检测中具有巨大的发展潜力。本文介绍了近红外光谱分析技术的原理和优缺点及其在苹果内部品质检测中的应用研究,为近红外光谱分析技术在水果检测中的应用提供参考。

关键词：近红外光谱分析技术无损检测苹果

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基于门控注意机制的轻量化苹果叶部黑星病识别算法研究

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现代农业装备 2024年第5期45卷 47-52,109页

作者：韩璐宇孟洪兵李文雪张焱姝塔里木大学信息工程学院新疆阿拉尔843300 塔里木绿洲农业教育部重点实验室新疆阿拉尔843300

为提升苹果叶部黑星病识别精度和速度,同时降低模型的参数量,设计了一种基于门控注意机制的轻量化苹果叶部黑星病识别算法。首先基于YOLOv7基线模型,将主干特征提取网络更换为轻量级MobileNetv3网络,降低模型的参数量;其次融合门控注意... 详细信息

为提升苹果叶部黑星病识别精度和速度,同时降低模型的参数量,设计了一种基于门控注意机制的轻量化苹果叶部黑星病识别算法。首先基于YOLOv7基线模型,将主干特征提取网络更换为轻量级MobileNetv3网络,降低模型的参数量;其次融合门控注意机制使模型聚焦于目标兴趣区域,降低背景信息干扰;最后修改YOLOv7基线模型的颈部网络来实现结构的兼容,使其适应MobileNetv3的输出。通过对数据集样本预处理后进行训练,实验结果表明,相于YOLOv7基线模型,改进后的苹果叶部黑星病识别算法精度达到90.28%,增加了2.93个百分点;平均精度达到89.35%,提高了3.63个百分点;召回率R达到92.03%,提升了15.11个百分点;检测速度为52.94 fps,提高了4.3 fps;模型体积为36.8 M,减小了16.7 M。实验表明它可以快速精准地识别苹果黑星病患病叶片,为移动端嵌入式设备快速精准识别该病害提供技术支撑。

关键词： YOLOv7 MobileNetv3网络注意力机制图像识别黑星病

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基于改进的YOLOv5苹果叶部病害识别研究

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北方农业学报 2024年第1期52卷 125-134页

作者：赵兴邬欢欢塔里木大学信息工程学院新疆阿拉尔843300 塔里木绿洲农业教育部重点实验室新疆阿拉尔843300

【目的】提出一种基于改进YOLOv5模型的病害目标检测算法,实现对苹果叶部病害的自动识别,解决YOLOv5检测模型存在的漏检和误检问题。【方法】基于卷积神经网络改进的YOLOv5模型,采用加权双向特征金字塔网络(BiFPN)特征融合方法,有效改善... 详细信息

【目的】提出一种基于改进YOLOv5模型的病害目标检测算法,实现对苹果叶部病害的自动识别,解决YOLOv5检测模型存在的漏检和误检问题。【方法】基于卷积神经网络改进的YOLOv5模型,采用加权双向特征金字塔网络(BiFPN)特征融合方法,有效改善PANet对多尺度特征融合的不良影响,并加入CBAM模块,使网络能更准确地定位和识别苹果叶部病害,建立一种苹果叶部病害检测的算法模型;使用ATCSP模块和自上而下的特征融合方法来增强模型对多尺度疾病的检测效果,并将该模型与SSD、YOLOv4、YOLOv6和YOLOv7模型进行对比。【结果】改进的YOLOv5检测算法模型显著提高了苹果叶部病害检测的精度,对比原始算法,精度(P)提升了5.1%,达到90.8%;平均精度均值(m AP)提高了1.2%,达到93.4%;模型大小减少21.4 MB。改进后的YOLOV5算法精度比SSD、YOLOv4、YOLOv6和YOLOv7模型分别高11.3、4.4、4.2、3.6个百分点。【结论】提出了一种基于卷积神经网络改进的YOLOv5苹果叶部病害检测模型,改进后的YOLOv5模型检测速度快、准确率高,且模型较小,能够实现对苹果叶部病害的自动识别。

关键词： YOLOv5 苹果叶部病害识别卷积神经网络

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灌溉水矿化度和钠吸附比互作对膜下滴灌棉花生长及产量的影响

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干旱区研究 2024年第12期41卷 2071-2082页

作者：解玉彩刘浩赵丰年张磊赵鑫师卓王兴鹏塔里木大学水利与建筑工程学院新疆阿拉尔843300 中国农业科学院西部农业研究中心新疆昌吉831100 中国农业科学院农田灌溉研究所/农业农村部作物需水与调控重点开放实验室河南新乡453002 塔里木大学自治区教育厅普通高等学校现代农业工程重点实验室新疆阿拉尔843300 农业农村部西北绿洲节水农业重点实验室新疆石河子832000 塔里木大学塔里木绿洲农业教育部重点实验室新疆阿拉尔843300

为了缓解水资源供需矛盾,弥补淡水水资源的不足,利用微咸水和咸水灌溉成为了缓解用水危机的重要途径,同时在相同灌溉水矿化度下,灌溉水钠吸附比(SAR)的不同对棉花生长和产量的影响也会不同。因此,为了进一步探讨灌溉水矿化度和钠吸附比... 详细信息

为了缓解水资源供需矛盾,弥补淡水水资源的不足,利用微咸水和咸水灌溉成为了缓解用水危机的重要途径,同时在相同灌溉水矿化度下,灌溉水钠吸附比(SAR)的不同对棉花生长和产量的影响也会不同。因此,为了进一步探讨灌溉水矿化度和钠吸附比对棉花的影响,以棉花为研究对象,设计了3种不同灌溉水矿化度水平,分别为3 g·L^(-1)(T3)、5 g·L^(-1)(T5)和7 g·L^(-1)(T7);每种矿化度设计3种不同钠吸附比(SAR)水平,分别为10(mmol·L^(-1))^(1/2)(S10)、15(mmol·L^(-1))^(1/2)(S15)和20(mmol·L^(-1))^(1/2)(S20),并以当地淡水灌溉作为对照(CK),共10个处理,研究不同灌溉水矿化度和SAR组合对土壤盐分、棉花生长、植株离子积累、产量及水分利用效率的影响。结果表明:土壤盐分随着灌溉水矿化度或SAR的增加而增加,随着土壤深度的增加呈现先增加后降低的趋势;植株Na^(+)含量随着灌溉水矿化度或SAR的增加而增加,二者的交互作用对植株Na^(+)含量有极显著影响;而植株K^(+)含量、K^(+)/Na^(+)和N含量均随着灌溉水矿化度或SAR的增加而降低。株高、茎粗、叶面积指数和干物质量均随着灌溉水矿化度或钠吸附比的增加呈现下降趋势,灌溉水矿化度或钠吸附比极显著地抑制了干物质量的积累。灌溉水矿化度或SAR对单株铃数、单铃重、籽棉产量和耗水量(ET)有极显著影响,灌溉水SAR对水分利用效率(WUE)有极显著影响。与CK处理相比,T3S10的产量和WUE分别增加了3.27%和1.09%,T5S10的产量和WUE分别提高了2.54%和0.47%,T3S15的产量增加了1.18%,说明适度降低灌溉水SAR可以缓解矿化度增加导致棉花减产程度。不同矿化度和SAR灌溉水增加了棉花植株Na^(+)含量,降低了K^(+)和N营养的吸收,增大了K^(+)/Na^(+),所以,棉花株高、茎粗、叶面积和干物质积累量随着灌溉水矿化度或SAR的增加逐渐降低。与CK处理相比,T3S10、T3S15、T5S10处理的单株铃数和单铃重增加。综上,当利用灌溉水矿化度为3 g·L^(-1),SAR<15(mmol·L^(-1))^(1/2)或灌溉水矿化度为5 g·L^(-1),SAR<10(mmol·L^(-1))^(1/2)的咸水进行灌溉时能保证棉花产量不受影响,研究结果可为新疆及其他干旱地区的水资源管理和农业可持续发展提供理论依据和数据支撑。

关键词：棉花灌溉水矿化度钠吸附比干物质积累量产量水分利用效率

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“以肥调水”缓解干旱对无膜滴灌棉花生理特性和产量的影响

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棉花学报 2024年第1期36卷 14-27页

作者：赵丰年王兴鹏张磊郭远航程国殷姿李明发王洪博塔里木大学水利与建筑工程学院新疆阿拉尔843300 塔里木大学自治区教育厅普通高等学校现代农业工程重点实验室新疆阿拉尔843300 塔里木大学塔里木绿洲农业教育部重点实验室新疆阿拉尔843300 中国农业科学院西部农业研究中心新疆昌吉831100 农业农村部西北绿洲节水农业重点实验室新疆石河子832000 新疆生产建设兵团第一师水文水资源管理中心新疆阿拉尔843300

【目的】研究“以肥调水”缓解干旱对南疆无膜滴灌棉花生理生长的调控作用,提高水资源限制条件下棉花产量。【方法】以中棉619为供试材料,设置亏缺灌溉(W1:45 mm)和充分灌溉(W2:54 mm)2种灌水定额,低氮(F1:150 kg·hm^(-2))、中氮(F... 详细信息

【目的】研究“以肥调水”缓解干旱对南疆无膜滴灌棉花生理生长的调控作用,提高水资源限制条件下棉花产量。【方法】以中棉619为供试材料,设置亏缺灌溉(W1:45 mm)和充分灌溉(W2:54 mm)2种灌水定额,低氮(F1:150 kg·hm^(-2))、中氮(F2:225 kg·hm^(-2))和高氮(F3:300 kg·hm^(-2))3个施氮量,分析不同灌水定额和施氮量对棉花生理生长指标和籽棉产量的影响。【结果】灌水定额的增加促进了棉花生长,提高了棉花2年平均叶面积指数(leaf area index,LAI)、叶绿素相对含量(soil and plant analyzer development,SPAD值)和净光合速率(net photosynthetic rate,Pn),降低了棉花超氧化物歧化酶(superoxide dismutase,SOD)、过氧化氢酶(catalase,CAT)、过氧化物酶(peroxidase,POD)活性和丙二醛(malondialdehyde,MDA)含量。随着施氮量的增加,棉花2年平均LAI、SPAD值、抗氧化酶活性和Pn随之增加,MDA含量减少,棉花受水分亏缺的影响减轻。W1处理下施氮量的增加提高了棉花产量,W2处理下随着施氮量的增加棉花产量呈先增后减趋势,在水氮交互作用下,W2F2处理下2年平均产量最高(6821.86 kg·hm^(-2)),其次是W1F3处理(6717.72 kg·hm^(-2))。在优劣解距离法(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)分析中,W1F3和W2F2处理的综合评分较为接近,分别为0.57和0.56,并且W1F3和W2F2处理下籽棉产量差异不显著。【结论】亏缺灌溉下增加施氮量可有效缓解干旱对棉花生理性状和籽棉产量的不利影响。推荐南疆无膜滴灌棉田45 mm灌水定额(生育期灌水10次)搭配300 kg·hm^(-2)施氮量作为灌溉和施肥策略,以保障在水资源限制条件下的棉花产量。

关键词：棉花无膜滴灌生理产量以肥调水

来源：评论

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多高度无人机多光谱成像在枣树不同生育期LAI监测中的应用

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江苏农业学报 2024年第11期40卷 2093-2101页

作者：洪国军张灵徐恒喻彩丽黄玉芬范振岐江西科技学院区域发展研究院江西南昌330200 江西科技学院理学教育部江西南昌330200 汕尾职业技术学院海洋学院广东汕尾516600 塔里木大学信息工程学院新疆阿拉尔843300 塔里木绿洲农业教育部重点实验室新疆阿拉尔843300

为了实现枣树叶面积指数(LAI)的快速估算,使用无人机多光谱相机获取新疆阿拉尔垦区枣树3个生育期的冠层无人机影像,并在地面同步测定样本点的LAI值,以180种植被指数为基础构建模型,采用贝叶斯算法中的树结构Parzen估计器(TPE),提取最优... 详细信息

为了实现枣树叶面积指数(LAI)的快速估算,使用无人机多光谱相机获取新疆阿拉尔垦区枣树3个生育期的冠层无人机影像,并在地面同步测定样本点的LAI值,以180种植被指数为基础构建模型,采用贝叶斯算法中的树结构Parzen估计器(TPE),提取最优特征组合并优化模型参数,实现模型性能的全面提升,对比分析各模型(CatBoost、RF、DNN、SVR)对枣树LAI值的监测能力。结果表明,(1)在相同飞行高度下,在坐果期的表现中,4个模型中TPE-CatBoost模型在60 m飞行高度的性能最好,决定系数(R^(2))为0.867 5,均方误差(MSE)为0.005 2;(2)利用空间插值法、TPE-CatBoost模型对枣树LAI进行分析,揭示了整体趋势和精确的局部分布情况。研究提出的TPE-CatBoost模型实现了垦区枣园枣树LAI值的有效监测,为垦区枣园的生长监测提供了有效的技术参考。

关键词：枣树叶面积指数 TPE优化算法 CatBoost 特征优选模型参数选优

来源：评论

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