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对 SPOT 卫星数据进行多日期分析，以识别布基纳法索西部棉花种植区两个地区的作物
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SPOT 卫星数据的多日期分析... - Agritrop
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SPOT-F（即时 SPOT）
SPOT-F（SPOT-on-the-FLY）——加速阵列生产的点样技术简介：目前，sciFLEXARRAYER 的点样分为两个不同的步骤：移动到某个位置、停止并分配、移动到新位置、停止并再次分配。这适用于广泛的应用，但随着阵列生产中新的吞吐量要求（例如提高生产速度），开发了一种新的点样技术。该技术名为 SPOT-F（Spot-on-the-fly），可在 SCIENION 的生产系统 sciFLEXARRAYER S100 和 sciFLEXARRAYER SX 上启用。设置/打印：SX 和 S100 系统中的驱动机制允许将脉冲单元与电机编码器直接连接。这样可以实现触发脉冲和液滴喷射，而无需停止。点样恰好发生在喷嘴移动到目标上方的那一刻 - 因此得名 SPOT-F（Spot-on-the-fly）。
auto.spot II
您的美能自动点II或自动点II数字是一种高性能的专业摄影仪，用于专家或专业用途。lts聚焦单镜 - 反射取景器给出了清晰，明亮，放大的圆形视图覆盖G的g“具有清晰标记的1o中心位。简单地拉动测量扳机，只能立即测量当地的光，而周围区域没有影响。使用自动点II模型，围绕ViewField移动的电动尺度连续给出或查明孔径/ - 时间/CINE和EV值。自动点II数字模型通过F inder和设备侧面的孔径的直接LED数字读数直接对电动汽车数量的数字读数。高度敏感的硅照片二极管和晶体管电路在宽范围内产生了高精度。两种模型上的所有指示都阐明了在黑暗条件下易于阅读的所有迹象。首次使用仪表之前，请在安装电池时仔细阅读本手册，并处理并熟悉美元自动点II秤或数字型号的零件和功能。以这种方式，您可以从一开始就开始实现其潜力。
AG 30. 基于机器视觉的除草点喷洒
甘蔗产业的自动精准除草点喷洒技术有望提高产量，同时减少除草剂的使用。然而，基于杂草光学特性感知的商用技术通常仅限于检测土壤背景下的杂草（即检测棕色上的绿色），不适合检测生长中的作物中的杂草。机器视觉和图像分析技术可能使叶子的颜色、形状和纹理能够区分植物种类。国家农业工程中心 (NCEA) 开发了一种基于机器视觉的除草点喷洒演示装置，以甘蔗作物中的杂草 Panicum spp. (几内亚草) 为目标，这需要区分绿草杂草和绿草作物。该系统在夜间对成熟的几内亚草有效运行，但需要进一步研究使系统在更广泛的条件下运行（例如一天中的不同时间和作物生长阶段）。可能需要多光谱成像和形状分析等技术来实现更强大的杂草识别。考虑了机器视觉检测甘蔗作物中的几内亚草和其他杂草物种的影响。简介甘蔗作物中的杂草竞争会显著降低产量（Hogarth 和 Allsopp，2000 年），并可能缩短作物周期（即宿根数量）。自动化、有针对性的喷雾
根据 SPOT-5 影像的面向对象分类绘制香蕉种植园地图
摘要 本研究的目的是开发和评估一种基于 SPOT-5 影像的面向对象香蕉种植园制图方法，并将这些结果与手动从高空间分辨率机载影像中划定的香蕉种植园进行比较。首先通过使用光谱和高程数据进行大规模空间制图来确定耕地。在耕地内，除了光谱信息外，还包括图像共现纹理测量和上下文关系，香蕉种植园与其他土地覆盖类别的分离增加。结果表明，需要 � 2.5 m 的像素大小才能准确识别香蕉种植园内的行结构，从而能够基于纹理信息与其他作物进行基于对象的分离。经过分类后视觉编辑后，用户和生产者绘制香蕉种植园的准确率分别从 73% 和 77% 提高到 94% 和 93%。结果表明，所使用的数据和处理技术为绘制香蕉植株和其他种植园作物的地图提供了一种可靠的方法。
SPOT 和 Landsat 专题制图仪卫星系统在检测密歇根州的吉普赛蛾落叶现象
摘要：随着落叶面积的增加，监测舞毒蛾落叶的任务变得越来越困难。舞毒蛾现已遍布美国东北部大部分地区和密歇根州，即本研究的地点。1989 年，密歇根州的落叶面积超过 120,000 公顷，预计 1990 年的面积会更大。监测系统必须能够在短时间内以相对频繁的间隔收集这些越来越大区域的信息。在本文中，我们研究并比较了两个卫星系统 - SPOT 和 Landsat 专题制图仪 - 以了解它们在区分两种落叶程度（中度和重度）和非落叶方面的有效性。此项比较借助于森林/非森林掩模进行，以减少落叶区域和非森林区域之间的混淆。光学条摄影的解释和有限的地面数据被用作参考。通过使用马哈拉诺比斯距离以及监督和非监督分类计算三个类别（严重、中度和非落叶）之间的可能重叠来进行比较。结果表明 Landsat TM 为这三个类别提供了更大的可分离性。Landsat TM 分类与研究中使用的参考数据的一致性为 82%。