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一.基于卷积神经网络的农作物生长状态监测
人工智能技术在农业领域的应用日益受到关注，其中基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）的农作物生长状态监测成为研究的热点之一。通过利用深度学习算法，特别是卷积神经网络，我们能够实现对农田中农作物的实时监测和生长状态的精准预测，为农业生产提供有力支持。
CNN在农作物监测中的应用
卷积神经网络是一种深度学习模型，广泛用于图像识别和分析。在农作物监测中，CNNs能够从高分辨率的遥感图像中提取关键特征，帮助我们了解农田中植物的生长状况。通过训练模型，我们能够实现对不同生长阶段的农作物进行区分，并监测植被指数、土壤湿度等关键因素，为精准农业提供数据支持。
CNN模型架构
下面是一个简单的基于卷积神经网络的农作物生长状态监测模型架构示例：</
