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将日常相机变成作物分析工具
农业生产者和制造商通常需要有关作物属性（从养分含量到化学成分）的信息来做出管理决策。近年来，多光谱成像已成为产品分析的有用工具，但所需的设备价格昂贵。标准 RGB 相机的价格要便宜得多，但它们的图像仅显示可见属性。
来源:英国物理学家网首页农业生产者和制造商通常需要有关作物属性（从养分含量到化学成分）的信息来做出管理决策。近年来，多光谱成像已成为产品分析的有用工具，但所需的设备价格昂贵。标准 RGB 相机的价格要便宜得多，但它们的图像仅显示可见属性。
然而，如果 RGB 图像可以“转换”为多光谱图像，那么用智能手机或任何常规相机拍摄的照片就可以产生复杂的信息。这个过程需要复杂的计算机建模和机器学习，但一旦技术开发出来，它们就可以应用于任何人都可以使用的简单设备。
机器学习在《农业计算机与电子学》杂志上发表的两篇新论文中，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的研究人员探索了如何重建 RGB 多光谱和高光谱图像，以用于甘薯和玉米的化学分析。
农业中的计算机和电子产品“RGB 相机只能捕获红、绿、蓝三个波段的可见光范围。这些图片无法提供作物分析中经常需要的任何化学信息。我们重建了这三个波段的图像，以包含近红外范围的信息，您可以使用这些信息来确定化学成分，”农业、消费者和环境科学学院和格兰杰工程学院农业与生物工程系 (ABE) 助理教授 Mohammed Kamruzzaman 说道。他是这两项研究的通讯作者。
化学成分