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使用人工智能方法实时评估植物光合色素含量

使用人工智能方法实时评估植物光合色素含量

  • 分类：植物表型资讯
  • 作者：PhenoTrait
  • 来源：本站
  • 发布时间：2021-02-04 06:10
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【概要描述】本文展示了如何利用人工智能的方法进行无损、实时地预测植物叶片中光合色素含量

使用人工智能方法实时评估植物光合色素含量

【概要描述】本文展示了如何利用人工智能的方法进行无损、实时地预测植物叶片中光合色素含量

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植物光合色素含量测定是农业研究中常用的方法，可以描述植物营养状况、对环境变化的反应、衰老、病害状况等。本文展示了如何利用人工智能的方法进行无损、实时地预测植物叶片中光合色素含量。

 

使用过拟合去除方法的P3Net训练和验证平均绝对误差(MAEs)的比较

 

首先，利用嵌入在基于android移动应用程序中的卷积神经网络(CNN)模型，对叶片数字图像进行处理，预测三种主要的光合色素含量：叶绿素、类胡萝卜素和花青素。然后，讨论了最佳CNN模型的数据表示、低样本量处理和发展策略。结果显示，我们的CNN模型光合色素预测网络(P3Net)可以同时准确预测叶绿素、类胡萝卜素和花青素含量。花青素的预测误差为±2.93mg/g(0～345.45mg/g)，类胡萝卜素的预测误差为±2.14mg/g(0～211.30mg/g)，叶绿素的预测误差为±5.75mg/g(0～892.25mg/g)。

 

每个卷积神经网络模型的验证平均绝对误差(MAE)比较及其文件大小

 

使用移动应用程序的实时植物光合色素评估系统

 

综上所述，本文的研究是振奋人心的，可作为未来精密农业物联网智能设备发展的基准。

 

叶片图像的性能评价

 

来源：

Prilianti K R, Anam S ,Brotosudarmo T H P, et al. Real-time assessment of plant photosynthetic pigment contents with an artificial intelligence approach in a mobile application.Journal of Agricultural Engineering. https://doi.org/10.4081/jae.2020.1082.

 

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