first_model_water.json
一期稻作物水分預測模型
模型摘要 (Description)
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。
模型目的 (Purpose)
此模型的主要目的是通過分析來自無人機或傳感器的多光譜數據,對一期稻作物的水分含量進行預測,從而優化農業灌溉策略,實現水資源的高效使用,並減少過度或不足灌溉對作物產量和品質的影響。
模型用途 (Usage)
模型可應用於智能農業系統中,通過集成無人機或其他傳感器收集的光譜數據,實時監控農田水分情況。模型能夠根據不同光譜波段的數據,進行精確的水分分類預測,從而提供實時的水分預警訊號,幫助農戶進行精準灌溉。
模型價值 (Value)
該模型的價值在於其能夠大幅提高農業水資源管理效率。通過預測一期稻作物的水分含量,模型可幫助農戶
其他資訊
欄位 | 值 |
---|---|
最後更新資料 | 2024年10月14日 |
最後更新的後設資料 | 2024年10月14日 |
建立 | 2024年10月14日 |
格式 | JSON |
Id | 6c31cc30-6293-431c-bfb3-e726d0ad4992 |
Mimetype | application/json |
Nchu ddl resource filetype | 基礎工具 |
On same domain | True |
Package id | 2c1d7c6e-90dd-4647-927b-c2ed90778052 |
Size | 430.8 KiB |
State | active |
Url type | upload |