内容概要：本文档介绍了利用Google Earth Engine平台计算Landsat 8和Landsat 9卫星影像的叶面积指数（LAI）的方法。首先定义了时间范围为2022年到2024年，并设置了云量覆盖小于10%的筛选条件。然后通过影像集合操作，对每个影像进行了波段选择、反射率转换、NDVI（归一化植被指数）、EVI（增强型植被指数）计算，最终基于EVI得到LAI。为了确保数据的时间连续性和完整性，以8天为间隔创建了时间序列，并对每个时间段内的最大值进行合成，同时去除了无有效数据的影像。最后，绘制了LAI和NDVI的时间序列图表，以便于分析特定区域在指定月份内的植被变化情况。 适合人群：从事地理信息系统、遥感科学或生态学研究的专业人士，以及对植被动态监测感兴趣的科研工作者。 使用场景及目标：①用于研究植被生长周期与环境因素之间的关系；②评估不同季节或年度间的植被覆盖变化；③为农业、林业管理和环境保护提供科学依据。 其他说明：此文档提供了详细的代码示例，用户可以根据自身需求调整参数设置，如时间范围、空间范围和云量阈值等，以适应不同的研究目的。此外，建议用户熟悉Google Earth Engine平台的基本操作和Python/JavaScript编程语言，以便更好地理解和应用这些代码。

叶绿体活性氧参入了3－AIPTA引起的拟南芥叶片坏死过程，陈世国，尹春艳，3－AIPTA（3-乙酰基-4-羟基-5-异丙基-2H-吡咯-2-酮）是四胺酸类化合物的一种，能够引起植物叶片的褐斑病，并迅速杀死许多单双子叶植物的

木薯叶病分类 目录 我的木薯叶病比赛学习历程。我花了整整3周的时间参加这项比赛。 目标： 对木薯叶上呈现的疾病类型进行分类。有五个不同的标签：木薯细菌枯萎病（CBB），木薯褐斑病（CBSD），木薯绿斑驳病（CGM），木薯花叶病（CMD）和健康。 挑战： 这项比赛有一些挑战。 每个班级之间的分配不平衡。标签3 CMD与其他类别之间存在巨大差异。这可能会对预测产生偏差。因此，必须采用加权损失函数或过采样。 嘈杂的标签。一幅图像中有很多错误标记的图像和多种疾病，可能会影响模型预测。为了解决这个问题，可以实现多种技术，例如标签平滑，混合，剪切混合增强。 我在截止日期前参加了比赛，因此就如何处理嘈杂的标签以及哪种模型在本次比赛中效果最好，进行了很多讨论。大多数竞争对手都采用了Efficientnet和视觉变压器（ViT），因此在尝试其他模型（例如ViT，DeiT，Hybrid Resnet和ViT）

UCI Folio Leaf 是不同种类树叶的图片数据集，包含 32 中不同的树叶种类，每类 20 张左右的图像。

这个数据集的目的是使用二元叶片图像和提取的特征（包括形状，边缘和纹理）来准确识别99种植物。叶片由于其体积，流行率和独特的特性，是区分植物物种的有效手段。它们还提供了一个有趣的介绍，介绍如何应用涉及到基于图像的特性的技术。第一步，尝试构建一个使用预先提取的特征的分类器。接下来，尝试创建一组自己的功能。最后，检查您所犯的错误，并查看可以做些什么来改进。 Leaf Classification_datasets.txt

Android应用源码，安卓学习设计应用源代码，可供学习及设计参考。

Bacterial leaf blight Brown spot Leaf smut 里面包含这三种水稻病害叶片白底图，可以添加数据量

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木薯叶病分类 介绍 这是 ， 和针对的一种解决方案。 在此存储库中，您可以找到我的管道以及我们用于此竞赛的解决方案。 在README的第一部分中，我将描述我们的解决方案，在第二部分中，我将对存储库的结构以及所有文件的描述进行描述。 源代码写。 您可以（或）找到有关此竞赛的完整报告（33页）。 解决方案 知识升华 我们做了一个非常软的知识提炼。 我们没有时间去做很多实验，所以我们只有一个办法来保证数据集的可靠性。 我们浏览了该论坛，并发现至少有500个患病的图像被标记为健康。 其他类型的错误很少被提及。 因此，我们决定仅将500个样本作为知识蒸馏的软目标。 我们对SWSL ResNeXt 101 8D进行了5倍训练，并预测了来自每个验证部分和每个标签的所有图像的标签。 然后，我们保存了每幅图像的预测和置信度，并选择了置信度阈值，该阈值用于查找〜500个样本，这些样本中极有把握的预测与地面

Android应用源码开发Demo，主要用于毕业设计学习。