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数学代写|运筹学作业代写operational research代考|AGRICULTURAL APPLICATIONS
This section illustrates and outlines the most significant contributions to different quantities of importance to hyperspectral imaging crops of rice. Figure $1.4$ illustrates the application of hyperspectral imaging to various agriculture sectors based on the spectral range in nanometers. The following subsection describes and analyzes the different specific applications of hyperspectral imaging in precision agriculture.
Development and land utilization practices have a long history within the Mediterranean locale misusing soils as a shared resource. The soils are a primary figure contributing to the rural generation, and their poor management is endangering their quality and efficiency. The climatic conditions of regions heavily determine the many factors of soil and soil erosion conditions like intense sun and heavy rain, affecting soil erosion. This further affects the quality and quantity of crops grown, so we need to determine some soil erosion aspects to counter agricultural problems. For estimating a variety of soil characteristics, the following factors are important for agriculture, such as salinity (J. Hu et al. 2019), fertility (Patel and Ghosh 2019), heavy metal (Pallottino et al. 2018; Shen et al. 2019; Shi et al. 2016; S. Zhang et al. 2019), pH (Grafton et al. 2019), and carbon (Bangelesa et al. 2020; Y. Chen et al. 2019; L. Guo et al. 2019, 2021), and hyperspectral images have also been used for this. The amount of nutrients found in the soil is an important factor to consider in precision agriculture. The availability of nutrients in the soils is essential to agricultural productivity, food safety, and sustainable agroecological growth (Y.-Q. Song et al. 2018). The soil properties are general, and in forecasting models should be taken into account for the reduction of soil nutrient loss and for improving soil fertilization managerial practices, based on more rigors and more efficient analysis techniques, to complement plant details such as soils’ moisture, organic carbon, organic matter, and soil nutrient levels. Soil organic carbon (SOC) in topsoil can be calculated to help increase soil quality and food production. Since soil organic matter (SOM) is so critical in the soil-plant environment, researchers are searching for easier, nondestructive ways to detect it. In Hong et al. (2020), based on an RF model and ground-measured samples, an airborne hyperspectral image’s ability to retrieve the SOC of bare topsoil in an agricultural site was investigated. The studies utilize this facility in about $1 \mathrm{~km}$ of the landmass in agricultural site southeast part of the United States, where the annual mean temperature is $9.8^{\circ} \mathrm{C}$ and land elevation range is $237-266 \mathrm{~m}$.
数学代写|运筹学作业代写operational research代考|CONTAMINANTS AND NUTRIENT ESTIMATION
The estimation of the nutrient and biomass in crops helps classify the crop conditions and the different categorizations of soil-characterized crops to support agriculture development for farmers or others. Rapid determination of the nutritional content of lettuce cultivars grown hydroponically (Eshkabilov et al. 2021) proposed a model where in-line measurements were conducted using hyperspectral imaging processing techniques for four lettuce varieties (Rex, Tacitus, Black Seed Simpson, Flandria). Planting plants in Rockwool cubes was done for 3 weeks with $0,50,100$, $150,200,250$, and $300 \mathrm{ppm}$ nitrogen hydroponic nutrient solution. The hyperspectral images of the newly cut leaf blades were recorded in a wavelength of $400-1,000$ $\mathrm{nm}$ with a hyperspectral sensor. For the classification of aflatoxin B1 (AFB1) naturally contaminated peanut, He et al. (2021) proposed a method that discriminates the number of peanuts infected between usual and natural AFB1. In the spectral range of $400-1,000 \mathrm{~nm}$, two variations of peanut were imaged by a hyperspectral imaging system with the support of enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) testing.
The leaf nitrogen content (LNC) is the most common of these physical magnitudes in the current state of the art because of their closer connection to rice crop yields. While most of these methods aim to approximate hyperspectral measurements in $\mathrm{N}$ levels directly, attempts have been made to refine their precision by integrating external information sources such as remote measurements by LIDAR (L. Du et al. 2016; Zheng et al. 2018). LNC is a measure of nutrients in plants collected from the visible, near-infrared, or shortwave infrared data by an indirect factor using various technologies. It is used as a predictor of crop development, which is linked to the crop sector. The approach ( $\mathrm{Z}$. Li et al. 2016) to estimate the nitrogen concentrations in winter wheat leaves was proposed in 2016, comparing spectral characteristics.
The predictive strength and effect of the sample size have been assessed. PLSR and SVR are key outcomes. It suggested that they would be higher than the other two, with the calibration set’s coefficient of $r^2$ for $0.82$ and $0.81$ and the validity set for NRMSE of $5.48 \%$ and $5.94 \%$ for both methods. The reliability of the BPN prediction was improved as if the sample size had grown. It is still not recommended to use a BPN sample size smaller than 80. These findings show that the LNC assessments for winter wheat are preferred to PLSR and SVR, and BPN is recommended if the sample sizes are appropriate.
运筹学代考
数学代写|运筹学作业代写operational research代考|AGRICULTURAL APPLICATIONS
本节说明并概述了对水稻高光谱成像作物不同重要性的最重要贡献。数字1.4说明了基于纳米光谱范围的高光谱成像在各个农业领域的应用。以下小节将介绍和分析高光谱成像在精准农业中的不同具体应用。
开发和土地利用实践在地中海地区滥用土壤作为共享资源有着悠久的历史。土壤是促进农村一代的主要因素，管理不善正在危及其质量和效率。地区的气候条件在很大程度上决定了影响水土流失的诸多因素，如烈日暴雨等，影响水土流失的水土流失条件。这进一步影响了作物种植的质量和数量，因此我们需要确定一些土壤侵蚀方面来应对农业问题。为了估计各种土壤特性，以下因素对农业很重要，例如盐度（J. Hu 等人，2019 年）、肥力（Patel 和 Ghosh，2019 年）、重金属（Pallottino 等人，2018 年；Shen 等人。 2019; Shi et al. 2016; S. Zhang et al. 2019), pH（Grafton 等人 2019）和碳（Bangelesa 等人 2020；Y. Chen 等人 2019；L. Guo 等人 2019、2021）和高光谱图像也已用于此。土壤中的养分含量是精准农业中需要考虑的重要因素。土壤中养分的可用性对于农业生产力、食品安全和可持续农业生态增长至关重要（Y.-Q. Song 等人，2018 年）。土壤特性是一般性的，在预测模型中应考虑减少土壤养分流失和改进土壤施肥管理实践，基于更严格和更有效的分析技术，以补充植物细节，如土壤水分，有机碳、有机质和土壤养分水平。可以计算表土中的土壤有机碳 (SOC)，以帮助提高土壤质量和粮食产量。由于土壤有机质 (SOM) 在土壤-植物环境中至关重要，因此研究人员正在寻找更简单、无损的检测方法。在洪等人。(2020)，基于 RF 模型和地面测量样本，研究了机载高光谱图像检索农业场地裸露表土 SOC 的能力。这些研究在大约 调查了航空高光谱图像检索农业场地裸露表土 SOC 的能力。这些研究在大约 调查了航空高光谱图像检索农业场地裸露表土 SOC 的能力。这些研究在大约1 k米美国东南部农业用地的陆地面积，年平均气温为9.8∘C和陆地海拔范围是237−266 米.
数学代写|运筹学作业代写operational research代考|CONTAMINANTS AND NUTRIENT ESTIMATION
对作物中养分和生物量的估计有助于对作物条件和土壤特征作物的不同类别进行分类，以支持农民或其他人的农业发展。水培生菜品种营养成分的快速测定（Eshkabilov 等人，2021 年）提出了一个模型，该模型使用高光谱成像处理技术对四种生菜品种（Rex、Tacitus、Black Seed Simpson、Flandria）进行了在线测量。在岩棉立方体中种植植物 3 周0,50,100, 150,200,250， 和300pp米氮水培营养液。新切割叶片的高光谱图像记录在波长为400−1,000 n米带有高光谱传感器。对于黄曲霉毒素 B1 (AFB1) 天然污染花生的分类，He 等人。(2021) 提出了一种区分普通和自然 AFB1 感染花生数量的方法。在光谱范围内400−1,000 n米, 在酶联免疫吸附测定 (ELISA) 测试的支持下，通过高光谱成像系统对花生的两种变体进行了成像。
叶片含氮量 (LNC) 是现有技术中最常见的这些物理量级，因为它们与水稻作物产量有更密切的联系。虽然这些方法中的大多数旨在近似高光谱测量否直接水平，已经尝试通过集成外部信息源（例如激光雷达的远程测量）来提高其精度（L. Du 等人 2016 年；Zheng 等人 2018 年）。LNC 是使用各种技术通过间接因素从可见光、近红外或短波红外数据中收集的植物营养素测量值。它被用作与作物部门相关的作物生长的预测指标。该方法 （和. 李等。2016) 于 2016 年提出估算冬小麦叶片中的氮浓度，比较光谱特征。
已经评估了样本量的预测强度和效果。PLSR 和 SVR 是关键结果。这表明它们将高于其他两个，校准集的系数为r2为了0.82和0.81以及 NRMSE 的有效性集5.48%和5.94%对于这两种方法。BPN 预测的可靠性得到了提高，就好像样本量增加了一样。仍然不建议使用小于 80 的 BPN 样本量。这些结果表明，LNC 对冬小麦的评估优于 PLSR 和 SVR，如果样本量合适，建议使用 BPN。
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金融工程代写
金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。
非参数统计代写
非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。
广义线性模型代考
广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。
术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。
有限元方法代写
有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。
有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。
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随机分析代写
随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。
时间序列分析代写
随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。
回归分析代写
多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。