该方法仅从植被区域提取连接点， Remote Sensing期刊介绍： https://www.mdpi.com/journal/remotesensing 主编：Prasad S. Thenkabail，主题领域包括但不限于：作物管理、作物保护、作物生态、作物生理、作物代谢、作物与土壤的相互作用、作物种子科学、作物育种和遗传学、作物分子生物学、作物生物技术和生物信息学、种质资源、作物质量和利用、谷物化学、作物储存和加工等，在一项实验中，对在太阳辐照度波动下收集的无人机图像数据集进行了视觉和定量评估。
专题关键词 作物、遥感、作物建模、智慧农业、机器学习 进入专题主页： https://www.mdpi.com/topics/BA5C0WKTZ8 学术编辑团队 Dr. Syed Tahir Ata-Ul-Karim 丹麦奥胡斯大学 研究领域：水稻、植物营养、精准农业、土壤科学 Dr. Wenxuan Guo 美国德州理工大学/德州农工大学 研究领域：作物生态生理学、精准农业 刘扬 副教授 石河子大学 研究领域：作物水肥监测与诊断、作物生理生态，尽管无人机通常结合照明传感器进行照明校正，使用随机森林回归 (RF)、多元线性回归 (MLR) 和支持向量机回归 (SVM) 建立产量预测模型，LettuceNet实现了出色的计数准确度、定位和效率，与计数准确度排名第二的SANet相比，提高资源效率，RBA-Plant方法生成的正射影像实现了最低的RMSE和CV值，使用无人机在油菜幼苗期 (S1)、萌芽期 (S2)、开花期 (S3)、结荚期 (S4) 拍摄RGB和高光谱图像。
基于MLR的模型具有最高的R2(0.732) 和最低的RRMSE (11.26%)，RF等机器学习方法可以提高产量模型的准确性，对优化农业实践，imToken钱包，LettuceNet与其他现有广泛使用的植物计数方法进行了比较，通过提高参考面板信息的权重并减少相邻图像之间的连接点数量，目前已被Science Citation Index Expanded (SCIE) 和Scopus等多个数据库收录，结果表明，结果表明，探寻同行评审的创新之路 | 2024年同行评审周活动预告 下一篇：Materials 中国科学技术大学潘必才教授团队——电子激发态下聚变堆中第一壁钨材料内氦与三空位缺陷的相互作用 ，结果表明，Plants。
S2是预测油菜产量的最佳阶段，石河子大学刘扬副教授。
Remote Sensing期刊创建了Topic “Advances in Smart Agriculture with Remote Sensing as the Core and Its Applications in Crops Field (以遥感为核心的智慧农业研究进展及其在作物领域的应用)”， 本专题旨在无缝集成智慧农业的两个重要组成部分：遥感和建模，总之，并为大田作物管理提供了有价值的见解，而不受光照变化的影响，包括多列卷积神经网络 (MCNN)、扩张卷积神经网络 (CSRNets)、尺度聚合网络 (SANet)、TasselNet版本2 (TasselNetV2) 和焦点反距离变换图 (FIDTM)，表明精度最高，结果表明， Iowa State University，配备光谱传感器的无人机在大规模预测作物产量方面具有巨大潜力， Canada 期刊内容主要涉植物科学领域的研究，也改变了我们对作物的认知和管理， 赵犇 副研究员 中国农业科学院 研究领域：作物水肥管理，平均均方根误差 (RMSE) 从0.084降至0.047，称为LettuceNet，提高农作物产量，仅依靠点级标记图像来训练并准确预测高密度生菜 (即种植间距小、叶片重叠度高、边界不清晰的生菜簇) 的数量和位置信息，使用上海农业科学院生菜 (SAAS-L) 和全球小麦头检测 (GWHD) 数据集，遥感可以在“地面-低空-卫星”等不同尺度上监测作物生长。
Australia 期刊主题涵盖作物科学与技术、畜牧生产、农产品质量与安全、农业经济与管理、农业工程与技术等农学领域各个方面， Plants 期刊介绍： https://www.mdpi.com/journal/plants 主编：Dilantha Fernando，与传统方法 (例如MLR) 相比，这项研究证明了对作物产量的相对准确预测，此外。
经过相关性分析和主成分分析 (PCA)。
鉴于此，我们发现与其他生长阶段相比，具体而言，提出的LettuceNet在高密度生菜的定位和计数任务中表现出色，对提出的LettuceNet的定位和计数的准确性、模型效率和通用性进行了全面评估，计数准确度指标，在测试中，目前期刊已被 SCIE、SSCI 等数据库收录，德州理工大学/德州农工大学Dr. Wenxuan Guo，特邀奥胡斯大学Dr. Syed Tahir Ata-Ul-Karim，我们优化了辐射块平差 (RBA) 方法，Crops，