MOOC: Machine learning met objectparameters en hyperspectrale gegevens

Omschrijving

Een benadering met machine learning voor schatting en discriminatie van objectparameters met behulp van hyperspectrale gegevens

Wat is schatting van objectparameters met behulp van spectrale gegevens, d.w.z. spectroscopie? Wat is spectrale discriminatie? Hebben ze iets gemeen? Kan een benadering van machine learning voor hyperspectrale gegevens helpen om beide problemen aan te pakken?

Deze leerboekcursus presenteert niet alleen de theoretische basisprincipes van spectroscopie, spectrale matching, labeling en discriminatie, maar ook een nieuwe methode, de k-step methodologie, die het hele proces automatiseert. Zowel voor het schatten van objectparameters als voor spectrale discriminatie.

Een machine learning-aanpak is geïntegreerd om de volledige automatisering te bereiken; het simpele genetische algoritme.

Voor al deze onderwerpen zijn uitgebreide metingen verzameld en zijn experimenten uitgevoerd om het concept te bewijzen.

Spectrale metingen van verschillende soorten planten (wikke en linzen) werden gebruikt om het concept van spectrale discriminatie te demonstreren.

Wat de parameterschatting betreft werden bodemspectrale metingen uitgevoerd samen met chemische analyse om de organische stof in de bodem te kwantificeren.