作物专题
SWAP作物生长模型安装教程、数据制备、敏感性分析、气候变化影响、R模型敏感性分析与贝叶斯优化、Fortran源代码分析、气候数据降尺度与变化影响分析
查看原文>>>全流程SWAP农业模型数据制备、敏感性分析及气候变化影响实践技术应用 SWAP模型是由荷兰瓦赫宁根大学开发的先进农作物模型，它综合考虑了土壤-水分-大气以及植被间的相互作用；是一种描述作物生长过程的一种机理性作物生长模型。它不但运用Richard方程，使其能够精确的模拟土壤中水分的运动，而且耦合了WOFOST作物模型使作物的生长描述更为科学。 本文让更多的科研人员和农业工作者
2016-2023 年美国农业部作物序列边界
简介 2016-2023 年美国农业部作物序列边界 作物序列边界（CSB）是与美国农业部经济研究局合作开发的，它提供了美国毗连地区的田间边界、作物种植面积和作物轮作的估计数据。该数据集利用卫星图像和其他公共数据，并且是开放源码的，使用户能够对美国种植的商品进行面积和统计分析。它为农民的种植决策和实践提供了宝贵的见解。 NASS 需要一个有代表性的田间数据集来预测玉米-大豆等常见轮作的作物种植
2000 年至 2015 年中国（即水稻、小麦和玉米1km 网格）三种主要作物年收获面积的时空变化
摘要 可靠、连续的主要作物收获面积信息对于研究地表动态和制定影响农业生产、土地利用和可持续发展的政策至关重要。然而，中国目前还没有高分辨率的空间明确和时间连续的作物收获面积信息。全国范围内主要农作物收获面积的时空格局也鲜有研究。在本研究中，我们提出了一种新的基于作物物候的作物制图方法，以 GLASS 叶面积指数（LAI）产品为基础，生成 2000 年至 2015 年中国三种主要作物（即水稻、小麦
GEE深度学习——地代码作物分类（Vertex AI 机器学习MLPINGTAI ）
低代码作物分类 AutoML 能以最小的技术投入创建和训练模型。本示例演示了使用 Vertex AI Python SDK 训练和部署一个 AutoML 表格式模型，然后从 Earth Engine 连接到该模型，对国家农业图像计划 (NAIP) 航空图像中的作物类型进行分类。 本教程的主要流程是为了将选好的训练数据，进行GCS的问格式转换，然后进行数据集的创建，作为新格式的训练数据集，使用c
AquaCrop模型运行及结果分析、代码解析；气象、土壤、作物和管理措施等数据的准备和输入；农业水资源管理
目录 专题一 模型原理与数据要求 专题二 模型数据准备 专题三 模型运行及结果分析 专题四 参数分析 专题五 源代码分析 更多应用 AquaCrop是由世界粮食及农业组织（FAO）开发的一个先进模型，旨在研究和优化农作物的水分生产效率。这个模型在全球范围内被广泛应用于农业水管理，特别是在制定农作物灌溉计划和应对水资源限制方面显示出其强大的实用性。AquaCrop 不仅包含一个全面
GEE案例分析——利用多时 Sentinel-1/2 和 Landsat-8/9 遥感数据在GEE中使用机器学习方法进行作物类时序分类
摘要 准确绘制作物类型图对于确保粮食安全至关重要。遥感（RS）卫星数据空间覆盖面广，时间频率高，是这一领域前景广阔的工具。然而，由于作物的类内和类间变异性很高，利用 RS 数据进行准确的作物类型分类方法的需求仍在不断增长。为此，本研究提出了一种新颖的并行级联集合结构（Pa-PCA-Ca），在谷歌地球引擎（GEE）中包含七个目标类别。Pa 部分由五个并行分支组成，每个分支利用多时 Sentinel
DSSAT作物模建模方法
原文链接：DSSAT作物模建模方法https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzNTczMDMxMg==&mid=2247604079&idx=5&sn=0151d083d35c9ea259cf155d082b0145&chksm=fa821688cdf59f9eddae14a99fce4f56c6ad9d73db38e0b9b165dcb9b315b6ed845d83
精准农业：利用机器学习优化作物产量
🌿 精准农业：利用机器学习优化作物产量 🌟 引言 精准农业通过应用先进的数据分析技术，能够提高作物产量，减少资源浪费，并实现农业的可持续发展。机器学习作为数据分析的强大工具，在精准农业中扮演着越来越重要的角色。 🎯 功能亮点 土壤质量分析：评估土壤条件，为作物种植提供科学依据。作物生长预测：预测作物生长周期和产量，指导农业生产。病虫害预警：利用图像识别技术，及时识别作物病虫害。资源优
卫星遥感影像统计农业产量、作物分类及面积
卫星遥感技术的广泛应用为农业领域带来了巨大的变革，其中，卫星遥感影像在农业产量估算方面的应用正成为一项关键技术。通过高分辨率的遥感数据，农业生产者可以更准确、及时地了解农田状况，实现精准农业管理，提高产量和经济效益。 **1. 影像获取与数据处理** 卫星遥感影像作为获取农田信息的工具，具有全球覆盖、高时空分辨率的特点。农业产量估算通常以多光谱和高光谱影像为基础，这些影像能够捕
探索智慧农业精准除草，基于高精度YOLOv5全系列参数【n/s/m/l/x】模型开发构建农田作物场景下杂草作物分割检测识别分析系统
智慧农业是未来的一个新兴赛道，随着科技的普及与落地应用，会有更加广阔的发展空间，关于农田作物场景下的项目开发实践，在我们前面的博文中也有很堵相关的实践，单大都是偏向于目标检测方向的，感兴趣可以自行移步阅读即可： 《自建数据集，基于YOLOv7开发构建农田场景下杂草检测识别系统》 《轻量级目标检测模型实战——杂草检测》 《激光除草距离我们实际的农业生活还有多远，结合近期所见所感基于yolov
精准农业的智能化：大模型在作物监测与产量预测中的应用
精准农业的智能化：大模型在作物监测与产量预测中的应用 1. 背景介绍 精准农业（Precision Agriculture）是一种基于空间信息技术和精细管理技术的新型农业管理模式。它通过收集和分析农田的地理、土壤、气象、作物生长状况等数据，实现对农田的精细化管理，提高农业生产效率和作物产量。随着人工智能技术的快速发展，大模型（如深度学习模型）在作物监测与产量预测中的应用越来越广泛。 2. 核
TensorFlow 和 Keras 在 R 中使用长短期记忆 (LSTM) 识别作物类型
背景 在广阔的互联网中，人们可能期望找到关于任何给定主题的大量资源。然而，当基础长短期记忆（LSTM）在遥感领域的应用时，资源却出奇的稀缺。大多数可用的文献和教程已经发展到更复杂的方法，例如 ConvLSTM、Temporal Transformers 和 Bi-LSTM，为那些希望从基础知识开始的人留下了空白。也许这个表情包可以概括发生的事情。 对于很少处理时间或顺序深度学习分析的遥感分
蓝桥杯算法练习系统—作物杂交【第十一届】【省赛】【C组】
问题描述 作物杂交是作物栽培中重要的一步。已知有 N 种作物(编号 1 至 N )，第 i 种作物从播种到成熟的时间为 Ti。 作物之间两两可以进行杂交，杂交时间取两种中时间较长的一方。如作物 A 种植时间为 5 天，作物 B 种植时间为 7 天，则 AB 杂交花费的时间为 7 天。 作物杂交会产生固定的作物，新产生的作物仍然属于 N 种作物中的一种。 初始时，拥有其中 M 种作物的种子(数量
蓝桥杯真题 作物杂交 C语言实现
作物杂交是作物栽培中重要的一步。已知有 NN 种作物 (编号 11 至 NN )，第 ii 种作物从播种到成熟的时间为 T 。作物之间两两可以进行杂交，杂交时间取两种中时间较长的一方。如作物 A 种植时间为 5 天，作物 B 种植时间为 7 天，则 AB 杂交花费的时间为 7 天。作物杂交会产生固定的作物，新产生的作物仍然属于 NN 种作物中的一种。 初始时，拥有其中 MM 种作物的种子 (数量无
作物品种测试——作物区试点评价（遗传变异系数）
遗传变异系数是测度试验点的分辨力的，当GCV值小时，表明试点的分辨力低（即品种间性状表现差异小）；而当GCV值大时，表明试点的分辨力高（即品种间性状表现差异大）。 品种间遗传变异系数是单点试验中各品种的遗传变异（遗传方差的开方值）占试验均值的百 分比：，单位：%。 MSt（mean square of trait ）为品种的遗传方差。 参照： 科学网—遗传方差成分估计（Estimated
助力智能化农田作物除草，基于YOLOv7【tiny/l/x】不同系列参数模型开发构建农田作物场景下玉米苗、杂草检测识别分析系统
在我们前面的系列博文中，关于田间作物场景下的作物、杂草检测已经有过相关的开发实践了，结合智能化的设备可以实现只能除草等操作，玉米作物场景下的杂草检测我们则少有涉及，这里本文的主要目的就是想要基于YOLOv7系列的模型来开发构建玉米田间作物场景下的玉米苗和杂草检测识别系统。 春节前后我们已经基于YOLO系列最新的YOLOv8模型开发构建了相应的项目，感兴趣可以自行移步阅读： 《助力智能化农田作物
作物模型狂奔：Dssat-python
这里没图，去B站看看 0、准备工作 0.0 电脑环境 一如既往的win10 0.1 安装Dssat 从官网下载安装包，然后安装Dssat48 1、核心依赖包 1.1 DSSATTools 用的源码，包的话版本到2.1.3了 2、编码思路 2.1 准备输入数据 气象数据需要用dataframe组装； wth = Weather(weather_df, {‘mint’: ‘TM
作物模型狂奔 Apsim 脚本并行思路
这里没图，去B站看看 整体思路：Python -》R -》Apsimx 0、准备工作 0.0 电脑环境 我用的Win10啦，Linux、Mac可能得自己再去微调一下。 PS：一直没上win11，因为win11 开始菜单用着实在难顶。 !在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/7758a7ad233946e89203f5fc5c9cc7b
作物模型狂奔：Apsim、Wofost、Dssat
给自己打个小广告 读研期间方向为作物模型和数据同化。师门提的模型是Apsim、Wofost、Dssat三个。 大数据量必须要脚本去跑，目前Apsim 和 Wofost出了点成果，跟大家分享一下。 欢迎各位道友留言、私聊、交流病情 最好到B站上去留言啦，CSDN平很少登录 需要指导的话，那就得让我挣点零花咯，嘿嘿。PS：不说虚的，程序狂奔才是最重要的。 打算用脚本狂奔的道友建议先用GUI跑下
作物模型狂奔：WOFOST(PCSE) 数据同化思路
去B吧，这里没图 整体思路：PCSE -》 敏感性分析 -》调参 -》同化 0、准备工作 0.0 电脑环境 我用的Win10啦，Linux、Mac可能得自己再去微调一下。 0.1 Python IDE 我用的Pycharm，个人感觉最好使的IDE，没有之一。 Python 解释器随便装个咯，我用的 Python 3.10 版本。 对于 Python，我其实也是个小白，只会写些小脚本
助力智能化农田作物除草，基于轻量级YOLOv8n开发构建农田作物场景下玉米苗、杂草检测识别分析系统
在我们前面的系列博文中，关于田间作物场景下的作物、杂草检测已经有过相关的开发实践了，结合智能化的设备可以实现只能除草等操作，玉米作物场景下的杂草检测我们则少有涉及，这里本文的主要目的就是想要基于最新的YOLOv8下最轻量级的n系列的模型来开发构建玉米田间作物场景下的玉米苗和杂草检测识别系统。 首先看下实例效果： 简单看下实例数据集： 如果对YOLOv8开发构建自己的目标检测项目有
AI助力农作物自动采摘，基于YOLOv3全系列【yolov3tiny/yolov3/yolov3spp】参数模型开发构建作物生产场景下番茄采摘检测计数分析系统
去年十一那会无意间刷到一个视频展示的就是德国机械收割机非常高效自动化地24小时不间断地在超广阔的土地上采摘各种作物，专家设计出来了很多用于采摘不同农作物的大型机械，看着非常震撼，但是我们国内农业的发展还是相对比较滞后的，小的时候拔草是一个人一列蹲在地里就在那埋头拔草，不知道什么时候才能走到地的尽头，小块的分散的土地太多基本上都是只能人工手工来取收割，大点的连片的土地可以用收割机来收割，不过收割机基
旱作物土壤墒情监测站
TH-TS400旱作物土壤墒情监测站是一种用于监测旱作物土壤水分状况的仪器，可以实时监测土壤的水分含量和土壤温度，帮助农民及时了解土壤状况，合理安排灌溉和施肥，提高作物的产量和质量。 旱作物土壤墒情监测站通常包括水分传感器和温度传感器，可以测量土壤中的水分含量和土壤温度，并通过无线传输方式将数据发送到控制中心或手机上，方便农民随时掌握土壤状况。 通过使用旱作物土壤墒情监测站，农民可以更加精准地进行
AI助力农作物自动采摘，基于YOLOv5全系列【n/s/m/l/x】参数模型开发构建作物生产场景下番茄采摘检测计数分析系统
去年十一那会无意间刷到一个视频展示的就是德国机械收割机非常高效自动化地24小时不间断地在超广阔的土地上采摘各种作物，专家设计出来了很多用于采摘不同农作物的大型机械，看着非常震撼，但是我们国内农业的发展还是相对比较滞后的，小的时候拔草是一个人一列蹲在地里就在那埋头拔草，不知道什么时候才能走到地的尽头，小块的分散的土地太多基本上都是只能人工手工来取收割，大点的连片的土地可以用收割机来收割，不过收割机基
作物叶片病害识别系统
介绍 由于植物疾病的检测在农业领域中起着重要作用，因为植物疾病是相当自然的现象。 如果在这个领域不采取适当的护理措施，就会对植物产生严重影响，进而影响相关产品的质量、数量或产量。植物疾病会引起疾病的周期性爆发，导致大规模死亡。这些问题需要在初期解决，以挽救人们的生命和金钱。 自动检测植物疾病是一个重要的研究课题，因为它可以在植物叶片上出现病征时在非常早期就监测到大面积的农作物，从而检
赋能智慧农业生产，基于YOLOv3开发构建农业生产场景下油茶作物成熟检测识别系统
AI赋能生产生活场景，是加速人工智能技术落地的有利途径，在前文很多具体的业务场景中我们也从实验的角度来尝试性地分析实践了基于AI模型来助力生产生活制造相关的各个领域，诸如：基于AI+硬件实现农业作物除草就是一个比较熟知的场景，对于作物生产采摘场景我们则比较有所涉及，本文的主要目的就是填补这块的空白，以油茶作物采摘场景下的油茶作物成熟检测为切入点，基于目标检测模型来开发构建自动化的油茶作物成熟检测识