跳至內容

變更

View changes from to

On 2025年3月27日 下午12:35:04 [+0800], ncblab7041 朱彥煒:

  • Updated description of 作物水分影像預警模型 from

    # 試玩連結：http://140.120.203.202/aimia/G1-cell_phone.php # 模型摘要 這個模型是一個基於XGBoost的機器學習分類器，專門用來預測一期稻作物的水分狀態。模型通過使用200棵增強樹，利用多光譜數據中不同波段的光譜特徵（例如均值、最大值、最小值、標準差和方差）來進行學習，進而為作物水分管理提供早期預警。 # 模型執行方式 (Detailed Execution Instructions) ## 1. 安裝必要的環境 在執行模型之前，您需要準備好 Python 環境，並安裝所需的依賴庫： ```bash # 建立虛擬環境 (可選) python -m venv myenv source myenv/bin/activate # 對於 Windows 使用 myenv\Scripts\activate # 安裝必要套件 pip install xgboost numpy pandas scikit-learn import pandas as pd # 載入數據集 data = pd.read_csv('path_to_your_data.csv') # 顯示數據集的前五行 print(data.head()) from sklearn.model_selection import train_test_split # 定義特徵和標籤 X = data.drop(columns=['label']) # 'label' 為目標變量名稱 y = data['label'] # 將數據分為訓練集和測試集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) import xgboost as xgb # 創建 XGBoost 分類器 model = xgb.XGBClassifier(n_estimators=200, use_label_encoder=False, eval_metric='mlogloss') # 訓練模型 model.fit(X_train, y_train) # 模型訓練完成後的輸出 print("模型訓練完成") from sklearn.metrics import accuracy_score # 預測測試集 y_pred = model.predict(X_test) # 計算準確率 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(f"模型準確率: {accuracy * 100:.2f}%") # 保存模型 model.save_model('xgboost_model.json') # 載入模型 loaded_model = xgb.XGBClassifier() loaded_model.load_model('xgboost_model.json') print("模型已成功載入") # 假設有一個新的數據點 new_data = pd.DataFrame({ '390_mean': [12.3], '410_mean': [15.1], '450_mean': [17.6], # 添加其他特徵... }) # 使用模型進行預測 prediction = loaded_model.predict(new_data) print(f"預測結果: {prediction[0]}") import matplotlib.pyplot as plt # 繪製特徵重要性 xgb.plot_importance(model) plt.show()
    to
    本研究針對水稻智慧農業落地所面臨的高設備成本與操作門檻等困難，提出一套以手機拍攝之 RGB 影像為基礎，透過生成式智慧（Generative AI）技術轉換成類光譜訊號的水分預警模型。該模型整合多種水分與紋理特徵（如 NDWI、LWCI、Wavelet-based Spectral Features、GLCM-based Texture Features 等），能夠即時解析作物生理狀態並量化水稻的水分風險指標。在方法論上，模型運用影像前處理、特徵萃取及機器學習技術，實現從低維度 RGB 到近似高光譜資料的深度估測，使農戶與管理者可藉由簡單拍攝與雲端或在地分析，快速獲得精準的水稻健康評估。相較於傳統昂貴且維護複雜的高光譜設備，此方法在硬體成本與操作便利性上顯著降低了門檻，同時維持高度的可靠度與應用廣度。未來，該技術不僅可用於水分監測，也能擴展至病蟲害檢測與營養診斷，並與大數據、物聯網（IoT）系統進行跨平台整合，為智慧農業提供具經濟效益且高可擴充性的全方位解決方案。


  • Changed value of field nchu_texarea_dataset_other to in 作物水分影像預警模型


  • Changed value of field nchu_texarea_dataset_value to (1) 低門檻、高可及性 1.1傳統高光譜設備成本高、操作門檻高，本技術則僅需一般手機拍攝的 RGB 影像，透過生成式智慧即可推算出近似高光譜的作物資訊。 1.2相較於昂貴的專業儀器，能大幅降低硬體與維護成本，同時減少對專業人力的依賴，讓更多中小型農戶或遠地區域都能實際應用。 (2) 即時預警與精準決策 2.1 透過對水稻生理特徵（如 NDWI、LWCI 等）的快速分析，可在缺水或過度灌溉造成嚴重損失前，及早偵測並發出預警。 2.2 農戶或管理者因此能即時調整灌溉策略，避免水資源浪費與產量損失，顯著提升田間作業效益。 (3) 作物生理指數整合 3.1 模型不僅能聚焦水分狀態，也能同時擴展至其他生理特徵（例如紋理特徵、健康指數），為智慧農業的大數據管理奠定基礎。 3.2 此多維度資訊可進一步用於作物病蟲害監測、營養分析，達到一套更全面的農業監測方案。 (4) 彈性應用與可擴充性 4.1 此生成式智慧方法可複製到其他主要作物或不同生長環境，只要具備常規 RGB 影像，即可彈性導入。 4.2 在科研與產業端均具發展潛力，未來可結合無人機、地面機器人或自動化系統，實現更大範圍的農業生產監測。 in 作物水分影像預警模型


  • Changed value of field nchu_texarea_dataset_purpose to 隨著智慧農業的概念愈趨成熟，實際落地卻面臨高昂設備成本、操作門檻與維護困難等諸多挑戰。為解決此困境，本研究利用生成式智慧（Generative AI）技術，將一般手機所拍攝的 RGB 影像推算或合成為近似高光譜或多光譜的資料，補足僅用 RGB 影像無法精細觀測作物水分與生理狀態的不足。藉此提取多面向水稻生理指標（如 NDWI、LWCI、Wavelet-based Spectral Features、GLCM-based Texture Features 等），從光譜與紋理層面更全面地評估植株水分動態，最終建構出一套低門檻且高效益的水稻水分預警系統。透過此系統，農戶與農業管理者能即時掌握水稻健康狀況，在降低硬體與專業人力成本的同時，提高田間作業的精準度與便利性，實現真正具成本效益的智慧農業。 in 作物水分影像預警模型


  • Changed value of field nchu_texarea_dataset_usage to (1).農戶現場即時監控 1.1 搭配手機或平板，即可於田間現場拍攝水稻狀態並立刻生成水分預警，讓農戶第一時間掌握作物健康。 1.2 適合離線環境或基礎建設不足的地區，解決網路與硬體限制帶來的應用障礙。 (2) 動態灌溉與田間管理 2.1 根據模型提供的水分指標，及時調整灌溉量與頻率，將水稻生長環境維持在最適宜的水分區間，提升水資源使用效率。 2.2 針對不同田區的水分需求差異，分區管理可降低不必要的耗水成本。 (3) 大規模種植規劃與農業企業應用 3.1 大型農業企業或合作社可以更低成本擴展監測範圍，並加速蒐集多筆影像資料進行分析。 3.2 整合於農業決策平台後，能優化種植佈局與資源分配，降低因水分失調導致的潛在風險。 (4) 科研與育種支援 4.1 研究單位可透過此系統快速獲得近似光譜級別的水稻生長資訊，用於篩選具耐旱或適應不同灌溉條件之品系。 4.2 對照實際水分測定與產量表現，可進一步驗證模型可靠度，並推動育種改良與智慧農業研究的發展。 (5) 智慧農業平台整合 5.1 與現有田間感測器（如土壤濕度、氣象資料）及大數據管理系統相結合，提供更全面的作物健康監測與預測。 5.2 累積長期觀測數據後，可進一步拓展至作物病蟲害預警、養分缺乏診斷等多元分析，打造完整的智慧農業生態系統。 in 作物水分影像預警模型


  • Changed value of field nchu_num_dataset_download to 2 in 作物水分影像預警模型