Descrizione del prompt

Abstract Il monitoraggio quasi in tempo reale e non distruttivo della crescita del grano utilizzando l'Indice di Area Fogliare (LAI) è un metodo affidabile e comprovato per una gestione agricola efficace. Tuttavia, sorgono sfide quando si ha a che fare con dati ad alta dimensionalità e si catturano variabili non lineari utilizzando metodi convenzionali. Questo studio ha utilizzato tre modelli – Bidirectional Long Short-Term Memory (Bi-LSTM), Deep Neural Network (DNN) e Random Forest (RF) per gestire una serie di variabili. Le variabili chiave includono VIS = 22, TFs = 64, initial = 86 e optimal = 26. Istruzione Per questa rivista è richiesto un abstract grafico che deve essere un'immagine colorata e accattivante che catturi l'attenzione del lettore. L'abstract può essere una figura del manoscritto o un mosaico di pannelli disposti orizzontalmente in formato orizzontale, con l'asse orizzontale tre volte più lungo dell'asse verticale. Evitare di utilizzare didascalie e mantenere le etichette all'interno delle figure minime e con caratteri grandi.