first_model_water.json
一期稻作物水分預測模型
模型摘要 (Description)
這個模型是一個基於 XGBoost 的機器學習分類器，專門用來預測一期稻作物的水分狀態。模型通過使用 200 棵增強樹，利用多光譜數據中不同波段的光譜特徵（例如均值、最大值、最小值、標準差和方差）來進行學習，進而為作物水分管理提供早期預警。
模型目的 (Purpose)
此模型的主要目的是通過分析來自無人機或傳感器的多光譜數據，對一期稻作物的水分含量進行預測，從而優化農業灌溉策略，實現水資源的高效使用，並減少過度或不足灌溉對作物產量和品質的影響。
模型用途 (Usage)
模型可應用於智能農業系統中，通過集成無人機或其他傳感器收集的光譜數據，實時監控農田水分情況。模型能夠根據不同光譜波段的數據，進行精確的水分分類預測，從而提供實時的水分預警訊號，幫助農戶進行精準灌溉。
模型價值 (Value)
該模型的價值在於其能夠大幅提高農業水資源管理效率。通過預測一期稻作物的水分含量，模型可幫助農戶
其他資訊
| 欄位 | 值 |
|---|---|
| 最後更新資料 | 十月 14, 2024 |
| 最後更新的詮釋資料 | 十月 14, 2024 |
| 建立 | 十月 14, 2024 |
| 格式 | application/json |
| 共享範圍/授權 | 沒有可使用的許可 |
| created | 超過 1 年之前 |
| format | JSON |
| has views | True |
| id | 6c31cc30-6293-431c-bfb3-e726d0ad4992 |
| last modified | 超過 1 年之前 |
| metadata modified | 超過 1 年之前 |
| mimetype | application/json |
| nchu ddl resource filetype | 基礎工具 |
| package id | 2c1d7c6e-90dd-4647-927b-c2ed90778052 |
| revision id | 971d77ac-92e6-41d9-a091-4de691ff5fc4 |
| size | 430.8 KiB |
| state | active |
推薦資料集：