Durchbruch! Neue Methode zur Überwachung der Phänologie in Echtzeit geht in Betrieb Durchbruch!

🌱 Chinesisches Forscherteam nutzt bodengestützte NDVI-Kameras und maschinelles Lernen, um ein hochpräzises Echtzeit-Überwachungssystem für das Maisklima zu entwickeln! 🌱
✅ Fusion von Spektral- und Texturmerkmalen zur Lösung des traditionellen Problems der Verzögerung von Satellitendaten
Modelle für gestapeltes integriertes Lernen (SEL) zur genauen Identifizierung der physischen Stadien von BBCH
✅ Echtzeit-Überwachung von Blattalter, Pflanzenhöhe, Blattflächenindex, Bewuchs, Pflanzendichte
✅ Allwetter-Hochfrequenzbeobachtung für Echtzeit-Entscheidungshilfen zur präzisen Düngung/Bewässerung

👉 Highlights Express:
✅ Dual-Light-Kamera: NDVI+RGB-Farbwetterkameradaten treffen direkt auf die Felddetails, mindestens 30 Tage vor den Satelliten
✅ Zweidimensionale Fusion: Textur + spektrale zweidimensionale Modellierung, Überwindung der Grenzen einzelner Merkmale
✅ Daten Open Source: mehr als 5000 Echtzeit-Multispektral-Bilder von Pflanzen Open-Source-Nutzung (bitte hinterlassen Sie eine Nachricht, wenn Sie brauchen), kann das Modell-Methode, um Multi-Crops angepasst werden, wird derzeit auf den Süden des Tees Zweig Zitrus Echtzeit-Klimaüberwachung angepasst, die Zukunft ist vielversprechend!
✅ Inländisches Instrument: Multispektrale Verwitterungskamera von StarView (www.xingshitu.com) unterstützt die Veröffentlichung hochrangiger wissenschaftlicher Arbeiten (Chinesische Akademie der Wissenschaften, Region I, Impact Factor 6,3)

Abbildung 1 Titelbild der Dissertation

Abbildung 2 Beispiel für ein RGB-Farbbild (14. Juni 2024, Aufnahmezeit 19:03)

Abbildung 3 Beispiel für ein Nahinfrarotbild (14. Juni 2024, Aufnahmezeit 19:03)

🌽 Selbst entwickelte intelligente dual-optische Kamera, die Details des Pflanzenwachstums in mehreren Spektralbereichen sichtbar macht

🌽 Anwendungserweiterung: Wir können die Multispektralkamera in vielen Bereichen einsetzen, z. B. zur Überwachung des Pflanzenwachstums, zur Frühwarnung vor Schädlingen und Krankheiten usw. Wir freuen uns auf die Zusammenarbeit!

🌾🚜 Link zum Papier: https://doi.org/10.1016/j.atech.2025.100850