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自动农作物识别是现代农业的重要分支。它为农田制图，农作物轮作分析，农田结构和农业用地使用监测提供了广泛的机会。遥感是一种通过实施各种植被指数（例如，标准化差异植被指数）结合机器学习和计算机视觉的技术，是一种可用于作物识别的潜在且有力的技术。当前的研究致力于对乌克兰监督机器识别的最新开发机器学习的准确性，即软件应用Agroland分类器，该分类器是基于Naas气候智能农业研究所的科学研究的结果而构建的。该应用程序采用了几种监督的机器学习方法，即多种规范的判别分析和逻辑回归，以区分冬季小麦，冬季大麦，冬季大麦，冬季菜籽，谷物玉米，大豆和向日葵等农作物。使用随机选择的标记的田地进行测试，每种作物100个田间。在乌克兰的所有领土上进行了测试。从农业监控地图平台中检索了月度归一化差异指数的输入值。已经确定，最高的作物识别精度与小麦有关（总准确度为82.0％，F1得分为0.90），而大豆的最差结果（占真实猜测的50.0％，F1得分为0.67）。需要进一步的详细测试和算法改进，并将继续进行。还观察到，识别精度高度取决于农作物种植的土壤气候条件。
有监督的机器读取式识别 -
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