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Image processing techniques and neural network models for predicting plant nitrate using aerial images

机译：利用航空影像预测植物硝酸盐的图像处理技术和神经网络模型

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Image processing techniques were used to extract statistical and five different textural features of multi-spectral bands of aerial images. Two different neural network architectures (e.g. back propagation and radial basis function) were used to develop twenty different models to predict plant (corn crop) nitrate. These neural networks used extracted image features as their inputs. Five different performance criteria were used to evaluate the performance of these neural network models. Radial basis function model based on green vegetation index textural features provided the best performance with an average accuracy of 92.1%.

机译：图像处理技术用于提取航空图像多光谱带的统计特征和五种不同的纹理特征。两种不同的神经网络架构（例如反向传播和径向基函数）被用于开发二十种不同的模型来预测植物（玉米作物）硝酸盐。这些神经网络使用提取的图像特征作为输入。五个不同的性能标准用于评估这些神经网络模型的性能。基于绿色植被指数纹理特征的径向基函数模型提供了最佳性能，平均准确度为92.1％。

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来源
《》|2003年|p.1031-1036|共6页
会议地点
作者
Gautam; R.K.; Panigrahi; S.;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类无线电电子学、电信技术;
关键词
image processing; backpropagation; vegetation mapping; feature extraction; radial basis function networks; performance evaluation; image processing techniques; neural network; plant nitrate prediction; aerial images; image features extraction; radial bas;

机译：图像处理;反向传播;植被映射;特征提取;径向基函数网络;性能评估;图像处理技术;神经网络;植物硝酸盐预测;航空图像;图像特征提取;径向基;

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