cereal and broadleaf crops. The pro

cereal and broadleaf crops. The proximity based hyperspectral camera yielded hyperspectral resolution with high spatial resolution, enabling considerable spectral and spatial separation between crop and weed. In a different approach, Eddy et al. (2013) have investigated the feasibility of using reduced hyperspectral bandsets and ANN classification for discriminating between crop-field pea (Pisum sativum), spring wheat (Triticum aestivum), canola (Brassica napus) and weed-wild oat (Avena fatua), redroot pigweed (Amaranthus retroflexus). Reduced sets of narrow wave bands were created using Principal Component Analysis and Stepwise Discriminant Analysis with experimental results showing that plant discrimination using an ANN classifier was feasible and could provide considerable computational savings due to the reduced data dimensionality. The drawback however, was the high overhead required to train the classifier for successful operation.
This paper reports on recent results obtained from research into the development of an advanced proof-of-concept real-time plant discrimination system based on discrete spectral reflectance measurements for green-from-green plant discrimination. The developed system is tested for the discrimination of Anthurium (Anthurium andraeanum) from Sunkisses (Ipomoea batatas var. sunkisses) and Dandelion (Taraxacum officinale).
Experimental results show that practical green-from-green discrimination at a farming vehicle speed of 3 km/h can be achieved. At higher speeds, due to identified hardware limitations, the discrimination capability and accuracy declines.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ธัญพืชและพืชใบกว้าง ความใกล้ชิดตามกล้อง Hyperspectral ผลความละเอียด Hyperspectral ที่มีความละเอียดเชิงพื้นที่สูงที่ช่วยให้การแยกสเปกตรัมและอวกาศมากระหว่างพืชและวัชพืช ในแนวทางที่แตกต่างวน et al, (2013) มีการสอบสวนความเป็นไปได้ของการใช้ bandsets Hyperspectral ลดลงและการจัดหมวดหมู่ ANN สำหรับการแบ่งแยกระหว่างถั่วพืชสนาม (pisum sativum) ข้าวสาลีฤดูใบไม้ผลิ (Triticum aestivum), คาโนลา (Brassica napus) และข้าวโอ๊ตวัชพืชป่า (Avena Fatua) redroot pigweed (Amaranthus retroflexus) ลดชุดของวงคลื่นแคบ ๆ ที่ถูกสร้างขึ้นโดยใช้วิเคราะห์องค์ประกอบหลักและแบบขั้นตอนการวิเคราะห์จำแนกกับผลการทดลองแสดงให้เห็นว่าการเลือกปฏิบัติพืชใช้ลักษณนาม ANN เป็นไปได้และสามารถให้การคำนวณเงินออมมากเนื่องจากการลดมิติข้อมูล ข้อเสียเปรียบ แต่เป็นค่าใช้จ่ายสูงที่จำเป็นในการฝึกอบรมลักษณนามสำหรับการดำเนินงานที่ประสบความสำเร็จ.
นี้รายงานกระดาษในผลล่าสุดที่ได้รับจากการวิจัยในการพัฒนาขั้นสูงหลักฐานของแนวคิดพืชเวลาจริงระบบการเลือกปฏิบัติบนพื้นฐานของการวัดการสะท้อนเงาที่ไม่ต่อเนื่องสำหรับ สีเขียวจากสีเขียวของพืชการเลือกปฏิบัติ ระบบที่พัฒนาขึ้นมีการทดสอบสำหรับการเลือกปฏิบัติของหน้าวัว (ที่หน้าวัว) จาก Sunkisses (Ipomoea batatas var. sunkisses) และ Dandelion (Taraxacum officinale).
ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่าในทางปฏิบัติสีเขียวจากสีเขียวการเลือกปฏิบัติที่ความเร็วของยานพาหนะการเกษตรของ 3 km / ชั่วโมงสามารถทำได้ ที่ความเร็วสูงเนื่องจากการระบุข้อ จำกัด ของฮาร์ดแวร์, ความสามารถในการเลือกปฏิบัติและการลดลงของความถูกต้อง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ธัญพืชและพืชใบกว้าง . ความใกล้ชิดจากกล้องความละเอียดสูง hyperspectral ให้ผล hyperspectral พื้นที่ความละเอียดให้มากสเปกตรัมและพื้นที่แยกระหว่างพืชและวัชพืช ในวิธีที่แตกต่างกัน เอ็ดดี้ et al .( 2013 ) ได้ศึกษาความเป็นไปได้ในการใช้ลดลง hyperspectral bandsets และการจำแนก แอน เพื่อจำแนกระหว่างถั่วพืชไร่ ( pisum sativum ) ข้าวสาลี ( ข้าวสาลี ) , คาโนลา ( ผักกาดก้านขาว ) และวัชพืชป่าโอ๊ต ( วนา fatua ) , เรดรูท pigweed ( amaranthus retroflexus )ลดลงชุดของแถบคลื่นแคบถูกสร้างขึ้นโดยใช้การวิเคราะห์องค์ประกอบหลักและการวิเคราะห์แบบจำแนกผลการทดลองแสดงให้เห็นว่าการใช้ลักษณนามพืชแอนมีความเป็นไปได้และสามารถคำนวณเงินออมให้มากเนื่องจากการลดข้อมูล dimensionality . ข้อเสียเปรียบอย่างไรก็ตามคือ ค่าใช้จ่ายสูง ต้องฝึกตัวเพื่อการผ่าตัดสำเร็จ .
นี้กระดาษรายงานผลล่าสุดที่ได้จากการวิจัยในการพัฒนาขั้นสูงการพิสูจน์แนวคิดแบบจำแนกตามพืชระบบการวัดสเปกตรัมต่อเนื่องสะท้อนจากการเลือกปฏิบัติสำหรับสีเขียวโรงงานสีเขียวระบบที่พัฒนาขึ้นถูกทดสอบสำหรับการเลือกปฏิบัติ ( หน้าวัวหน้าวัว andraeanum ) จาก sunkisses ( ไอโพเมีย batatas var sunkisses ) และดอกแดนดิไลอัน ( taraxacum พะเยา ) .
ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่าในทางปฏิบัติจากการเลือกปฏิบัติในฟาร์มสีเขียว สีเขียว รถความเร็ว 3 km / h ได้ ที่ความเร็วสูง เนื่องจากการระบุข้อจำกัดของฮาร์ดแวร์แบ่งแยกความสามารถและความแม่นยำลดลง .