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Deep Learning-Based Direct Leaf Area Estimation: Model Development Using Two RGBD Datasets
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内容提要
本研究提出了一种基于深度学习的直接叶面积估计方法，利用RGBD图像进行模型开发。通过真实叶面积样本的使用，显著提高了估计精度，为作物生长评估提供了有效工具。
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关键要点
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本研究提出了一种基于深度学习的直接叶面积估计方法。
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该方法利用RGBD图像进行模型开发。
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通过使用真实叶面积样本，显著提高了估计精度。
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该方法为作物生长评估提供了有效工具。
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