利用多源高分辨率衛(wèi)星遙感影像，針對包括水稻、玉米、冬小麥、油菜、茶葉、葡萄等農作物類型的大尺度、高分辨率作物面積、長勢、產量等農情信息監(jiān)測需求，基于機理模型及統(tǒng)計模型，開發(fā)了包括遙感影像數據預處理、作

基于深度學習的圖像分割檢測模型，采集了西湖區(qū)龍井茶葉的采摘期圖像，構建了嫩芽采摘定位模型，能夠實現高效的帶采摘區(qū)域的定位和嫩芽區(qū)域的準確分割,結合雙目相機實現采摘點的位置和深度信息提取。該結果輔助靈活

可對馬鈴薯進行外觀檢測和內部品質檢測。外觀可檢測內容:通過機器視覺技術檢測水果的大小、重量、顏色、紋理和外表缺陷等;檢測速度>10pc/秒通道，準確率達90%以上。內部缺陷檢測:可對水果的糖度、

利用大數據技術和分析算法來進行決策和管理的系統(tǒng)。它可以收集、存儲、處理和分析政務領域的大量數據，包括人口統(tǒng)計、經濟指標、社會輿情等各個方面的數據。通過對這些數據的分析，政務大數據分析系統(tǒng)可以提供政府決