利用可解释机器学习方法提升田间农业中的作物分类
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了农业领域作物分类中模型解释性不足的问题。通过评估多种机器学习和深度学习方法，尤其是表现最佳的Xception模型，研究强调了选择合适模型和解释性在AI农业应用中的重要性。研究结果表明，Xception模型在准确性、模型大小和预测时间方面表现优异，提供了可用于提升农业管理策略的有价值见解。
草原监测的可扩展性和生态系统服务特性使其具备高生物多样性。本文探讨了自动识别标志性植物的困难，介绍了迁移学习和可解释人工智能在草原监测中的应用。研究分析了迁移学习方法和可解释人工智能技术的优势，为增强模型性能和衡量领域适应性提供了有价值的贡献。
