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多光谱成像在农业上的应用

发布时间:2023-04-04
浏览次数:298

目前,大多数农民仍然依靠视觉检查来实现作物的生长和质量。但人眼的感知能力是有限和主观的。许多质量评估不仅超出了人类的视觉能力,而且超出了传统的RGB彩色成像能力。

目前,大多数农民仍然依靠视觉检查来实现作物的生长和质量。但人眼的感知能力是有限和主观的。许多质量评估不仅超出了人类的视觉能力,而且超出了传统的RGB彩色成像能力。

多光谱成像可以提高农业等多个应用领域的检验能力

采用精准农业和智能农业理念的农场不仅实现了优秀的质量评价,而且实现了高效率,大大降低了劳动力成本。多光谱图像是评价土壤生产力和分析作物健康状况的有效工具。与肉眼观察相比,多光谱传感器技术允许农民获得更准确、更有效的信息。

多光谱成像除了估计作物产量外,还可以帮助农民检查作物果实的生长情况,然后对生长管理做出及时必要的对策。利用多光谱成像技术识别杂草和病虫害已成为一种流行的方法,因为早期检测有助于优化方法和资源,促进作物的良好生长。多光谱成像还有助于面积计算和作物测量,以帮助员工分配。土壤肥沃的数据有效地影响了土地的使用和管理。

除了辅助作物的生长外,光谱成像还与人工智能中的深度学习相结合,并扩展到帮助控制和测量作物灌溉和监测牲畜状态。当用于水果和蔬菜产品检验时,多光谱成像可以提供可见和不可见波长的组合,以测量和分析外部特征(如颜色、纹理、表面损伤、形状和尺寸)和内部特征(如干燥、成熟、水、糖和脂肪)。同样,在检查肉和鱼时,多光谱成像也有助于分析切口、脂肪和骨的含量,以及肉表面的损伤和颜色。

除了辅助作物的生长外,光谱成像还与人工智能中的深度学习相结合,并扩展到帮助控制和测量作物灌溉和监测牲畜状态。当用于水果和蔬菜产品检验时,多光谱成像可以提供可见和不可见波长的组合,以测量和分析外部特征(如颜色、纹理、表面损伤、形状和尺寸)和内部特征(如干燥、成熟、水、糖和脂肪)。同样,在检查肉和鱼时,多光谱成像也有助于分析切口、脂肪和骨的含量,以及肉表面的损伤和颜色。

多光谱成像在农业食品上的应用01

利用多光谱检验技术可以发现不需要的灰尘颗粒,有助于在包装前确保菠菜的质量


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