用于精密农业应用的超高分辨率超光谱图像数据集
Vamshi Krishna Munipalle1, Usha Rani Nelakuditi1, Manohar Kumar C V S S2
1Department of Electronics and Communication Engineering, Vignan's Foundation for Science, Technology and Research University, Guntur, India.
Data in brief
|July 22, 2024
概括
这项研究引入了用于精密农业的新型超光谱成像数据集,使得在植物层面上进行高级作物绘图和对白菜和茄子的水平分析成为可能.
科学领域:
- 农业科学 农业科学
- 遥感 遥感 遥感 遥感
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 农业技术的整合正在推动作物识别,产量预测和疾病检测.
- 超光谱遥感为农业参数绘制提供了一种多功能方法.
- 高分辨率的超光谱数据集对于开发用于作物绘图的先进遥感算法至关重要.
研究的目的:
- 呈现一个高分辨率的,基于地面的高光谱成像数据集,用于开发和验证植物级作物绘图技术.
- 通过提供关于作物类型,含量和地面真相的数据,支持精准农业的研究.
- 促进机器学习模型的开发,用于作物绘图和营养管理.
主要方法:
- 使用地面推扫系统获得超高空间分辨率 (3毫米) 超光谱图像 (400-900纳米,3纳米光谱分辨率).
- 收集了三种不同度 (高,中,低) 的卷心菜和茄子实验田的数据.
- 在单作物和混合作物配置中捕获的图像,包括全面的地面真相数据.
主要成果:
- 创建了一个新的,高分辨率的超光谱数据集,用于在不同条件下的两个蔬菜作物 (卷心菜,茄子).
- 数据集包括单一和混合作物类型的图像,为算法开发提供各种场景.
- 提供了与高光谱图像和水平相关的地面真实数据.
结论:
- 这一数据集对于在植物层面推进基于机器学习的作物绘制有价值.
- 该资源将有助于验证精准农业的算法,特别是评估作物生长对水平的反应.
- 能够开发出更准确,更高效的精准农业工具.
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