Hiperspektrális érzékelés és mesterséges intelligencia: a talaj szén-dioxid-kibocsátásának nyomon követése

Az Illinois Egyetem kutatói laboratóriumi talaj hiperspektrális adatain alapuló új gépi tanulási módszerek segítségével pontos becsléseket adhatnak a talaj szervesszénszintjéről.
A talaj szervesszéntartalmának regionális, nemzeti vagy globális szintű megértése segítheti a tudósokat a talaj általános egészségi állapotának, a növények termelékenységének és akár a világ szénciklusainak előrejelzésében. […]

Tovább…

Repülőgépen elhelyezett hiperspektrális érzékelőkkel mutatják ki a növényi nitrogént

Az Illinois Egyetem kutatói hiperspektrális szenzorokat helyeztek repülőgépekre, hogy gyorsan és pontosan ki tudják mutatni a kukorica nitrogénállapotát és fotoszintetikus kapacitását. A repülőgépes hiperspektrális érzékelési technika lehetővé tette számukra, hogy hektáronként néhány másodperc alatt végig pásztázzák a szántóföldeket.
Sheng Wang kutató és a tanulmány vezetője szerint a repülőgépes hiperspektrális érzékelési technika nemcsak nagyon gyors, hanem sokkal nagyobb spektrális és térbeli felbontást is biztosít, mint a hasonló, műholdfelvételeket használó vizsgálatok. […]

Tovább…