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Getreide Ernte Ohr zählen im Feld Bedingungen mit zenitalen RGB-Bilder
1Plant Physiology Section, Faculty of Biology,University of Barcelona, 2Agrotecnio, 3Programa de Ingeniería Electrónica, Facultad de Ingeniería,Universidad de Ibagué, 4Instituto Tecnológico Agrario de Castilla y León (ITACyL), 5Instituto Nacional de Investigación y Tecnología Agraria y Alimentaria (INIA), 6Syngenta Spain
Capítulos
- 00:01Título
- 02:27Image Protocol
- 07:05Resultados
- 07:43Conclusion
Wir präsentieren ein Protokoll zum zählen von Hartweizen Weizen und Gerste Ohren, mit natürlichen Farben (RGB) digitale Fotografien in natürlichem Sonnenlicht unter Feldbedingungen. Mit minimalen Anpassungen für Kamera-Parameter und Umgebungsbedingungen Einschränkungen bietet die Technik präzise und konsistente Ergebnisse in verschiedenen Entwicklungsstadien.
Tags
Cereal Ear CountingField ConditionsZenithal RGB ImagesWheat EarsBarley EarsRemote SensingProximal SensingField High-throughput PhenotypingYield ComponentsEar DensityGrain Per EarThousand Kernel WeightAutomatic CountingImage AnalysisCrop Growth StageSatellite ImagesLaplacian Frequency FilterImage SegmentationMachine LearningValidation
