除了葉片位置信息,還有哪些植物特徵可以被有效地整合到GMT模型中,以進一步提高分割性能?
除了葉片位置信息，還有多種植物特徵可以被有效地整合到GMT模型中，以進一步提高分割性能。首先，葉片的形狀特徵，如邊緣檢測和形狀描述符，可以幫助模型更好地識別不同類型的葉片。其次，葉片的顏色特徵，特別是在不同生長階段或環境條件下的顏色變化，可以作為額外的指標來提高分割的準確性。此外，植物的生長狀態（如水分、營養狀況）也可以通過多光譜或熱成像數據來獲取，這些信息能夠提供有關植物健康狀況的額外上下文，進一步增強模型的分割能力。最後，考慮將植物的生長模式和生態特徵（如葉片的排列方式和生長方向）納入模型中，這樣可以更全面地捕捉植物的結構特徵，從而提高分割的準確性和穩定性。