3.5. Visualization of moisture cont

3.5. Visualization of moisture content
To ensure the precision of a prediction map, a robust and well
calibrated model is needed. For this purpose, the best calibration
model (RC-PLS-2) developed on five selected wavebands in a NIR
spectral range was employed to generate the prediction map.
During the visualization process, each pixel in the mango image
was assigned to a specific color from the linear color scale based
on its moisture content. The visualization result is shown in

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

3.5 การแสดงภาพประกอบเพลงของชื้นให้ความแม่นยำของแผนที่พยากรณ์ ที่แข็งแกร่ง และดีปรับเทียบแบบจำลองเป็นสิ่งจำเป็น สำหรับวัตถุประสงค์นี้ การปรับเทียบที่ดีที่สุดแบบจำลอง (RC-PLS-2) พัฒนาบน wavebands 5 เลือกที่เป็น NIRช่วงสเปกตรัมถูกจ้างเพื่อสร้างแผนการคาดเดาระหว่างการแสดงภาพประกอบเพลง แต่ละพิกเซลในรูปมะม่วงกำหนดสีเฉพาะจากสเกลเส้นสีตามในความชื้น ผลการแสดงภาพประกอบเพลง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

3.5 การแสดงของความชื้นเพื่อให้แน่ใจว่ามีความแม่นยำของแผนที่การคาดการณ์ที่มีประสิทธิภาพและมีรูปแบบการสอบเทียบเป็นสิ่งจำเป็น เพื่อจุดประสงค์นี้สอบเทียบที่ดีที่สุดรูปแบบ (RC-PLS-2) การพัฒนาในห้า wavebands เลือกใน NIR ช่วงสเปกตรัมถูกจ้างมาเพื่อสร้างแผนที่การทำนาย. ในระหว่างขั้นตอนการสร้างภาพพิกเซลในภาพมะม่วงแต่ละได้รับมอบหมายให้สีที่เฉพาะเจาะจงจากระดับสีแบบเส้นตรงตามเนื้อหาความชื้น ผลการสร้างภาพที่ปรากฏอยู่ใน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

3.5 . การแสดงของ
ความชื้นให้ความแม่นยำของการทำนายแผนที่มีประสิทธิภาพและดี
ปรับรุ่นเป็นสิ่งจำเป็น สำหรับวัตถุประสงค์นี้ รูปแบบการสอบเทียบ
ที่ดีที่สุด ( rc-pls-2 ) ที่พัฒนาบนห้าเลือก wavebands ในช่วงสเปกตรัม NIR
มาใช้ในการสร้างแผนที่พยากรณ์ .
ในระหว่างขั้นตอนการ แต่ละพิกเซลในมะม่วงภาพ
ได้รับมอบหมายเป็นสีเฉพาะจากเฉดสีเส้นตาม
เมื่อความชื้นของ ผลจะแสดงในการแสดงภาพประกอบเพลง