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