Estimación del contenido de clorofila de las hojas del trigo de invierno a partir de imágenes multiespectrales de UAV utilizando algoritmos de aprendizaje automático en diferentes especies, etapas de crecimiento y condiciones de estrés por nitrógeno
Autores: Zhang, Liyuan; Wang, Aichen; Zhang, Huiyue; Zhu, Qingzhen; Zhang, Huihui; Sun, Weihong; Niu, Yaxiao
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Estimación del contenido de clorofila de las hojas del trigo de invierno a partir de imágenes multiespectrales de UAV utilizando algoritmos de aprendizaje automático en diferentes especies, etapas de crecimiento y condiciones de estrés por nitrógeno
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas Generales
Palabras clave
Contenido de clorofila
Modelo de regresión
Fertilización nitrogenada
Algoritmos de aprendizaje automático
índices de vegetación multiespectrales
Trigo de invierno
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 41
Citaciones: Sin citaciones
La rápida y precisa estimación del contenido de clorofila foliar (LCC), un indicador importante de la capacidad fotosintética del cultivo y del estado nutricional, es de gran importancia para la gestión precisa de la fertilización nitrogenada.
Descripción
La rápida y precisa estimación del contenido de clorofila foliar (LCC), un indicador importante de la capacidad fotosintética del cultivo y del estado nutricional, es de gran importancia para la gestión precisa de la fertilización nitrogenada.