er菜（Amaranthus palmeri S.Wats。）入侵对全美国的棉花（Gossypium hirsutum L.）生产系统造成了负面影响。 这项研究的目的是评估冠层高光谱窄带数据作为随机森林机器学习算法的输入，以区分棉花中的distinguish菜。 该研究着重于将Palmer mar菜与棉花的近等基因系（铜，绿和黄叶）区分开来。 使用分光辐射计在两个不同的日期（2016年12月12日和2017年5月14日）获取Palmer mar菜和棉花冠层的高光谱反射率测量。数据是从温室中种植的植物中收集的。 将光谱数据汇总到提议用于研究植被和农作物的24个高光谱窄带。 这些带由随机森林（cforest）的条件推断版本进行了测试，以区分Palmer mar菜和棉花。 分类为二进制：Palmer mar菜和棉青铜，Palmer mar菜和棉绿，Palmer mar菜和棉黄。 分类准确性已通过总体，用户和生产者的准确性进行验证。 对于这两个日期的总和，总体准确性介于77.8％至88.9％之间。 相对于棉黄色分类，Palmer mar菜红的整体准确性最高（2016年12月12日为88.9％;

干旱条件下棉花叶片光合机构耗散过剩激发能的日变化，张亚黎，易小平，为了阐明干旱条件下光能转换和CO2同化能力的日变化状态，测定了田间生长棉花的叶片气体交换、叶绿素荧光、叶片运动和叶片微环境，

棉花植株病害预测-深度学习 问题识别 由于主要的棉花疾病，棉花的产量在过去一年中逐渐减少，这严重影响了棉花的生产，从而影响了一些常见的疾病，例如虫害，木炭腐烂等。 如果农民了解生长初期受感染和患病的植物，以便农民可以使用农药和不同的医疗设备在植物上撒药，并使作物免受疾病的侵害，问题将得到解决。生产的早期阶段。 目标自动系统设计为使用卷积神经网络检测棉花植物叶片的病害。 入门 该项目分为以下步骤： 导入库和数据模型的建立和测试 导入库和数据 导入库： Jupyter NoteBook（Google Colab）使用Keras，NumPy和Matplotlib库构建模型。 资料集： 棉花工厂数据集是由加利福尼亚大学欧文分校维护的机器学习存储库。 数据集包含2,310个病棉叶，病棉植物，新鲜棉叶和新鲜棉植物的样本。 它包含训练，验证和测试图像，这些图像用于建立模型来预测棉花植物是新鲜

棉花数据集：里面包括训练集和测试集 棉花数据集：里面包括训练集和测试集 棉花数据集：里面包括训练集和测试集 棉花数据集：里面包括训练集和测试集

cotton_database 该项目为2014年完成的项目这个项目被爬取全球棉花供需数据为基础，棉花的月度供需平衡表，由此分析棉花期货市场的走势。主要国家为美国，中国，印度3国数据 代码暂时不再维护 由于软件框架过于老旧。基本需要重建了部分关键数据源过期，因为有发现的朋友服务器已经不再运行数据基本丢失 该只存储代码用一个悲伤的故事~~~~~~ 对棉花期货有兴趣的朋友可以看下思路 数据思路 基本思路是收集各国的年度供需平衡表和月度细分数据包括：月度库存月度出口量进口量月度商业库存和工业库存公式如下：上一个月的库存+本月产量+本月进口量-本月出口量-本月表观消费量=本月末库存由于表观消费很难确定，所以一般来说变成公式如下：的供需平衡表，和历年的供需平衡表进行比较 分析架构应该分为几个维度 时间月度，年度供需情况供需平衡表，进出口，产量（天气，运输，政策），消费，库存，市场情绪投机资金量重要事

A method of chromatic polarization imaging is presented for the online detection of colorless plastic contaminants from ginned cotton in an industrial setting. To understand the experimental results, we consider a realistic microscopic model, including the multiple scattering of anisotropic fibers a