Evaluación de modelos de aprendizaje automático para la clasificación de síntomas de estrés en plántulas de pepino cultivadas en un entorno controlado
Autores: Lee, Kyu-Ho; Samsuzzaman, ; Reza, Md Nasim; Islam, Sumaiya; Ahmed, Shahriar; Cho, Yeon Jin; Noh, Dong Hee; Chung, Sun-Ok
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Evaluación de modelos de aprendizaje automático para la clasificación de síntomas de estrés en plántulas de pepino cultivadas en un entorno controlado
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Agronomía y Ciencia de los Cultivos
Palabras clave
Estrés
Condiciones ambientales
Aprendizaje automático
Plántulas de pepino
Imágenes RGB
Modelos de ML
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 22
Citaciones: Sin citaciones
El estrés causado por condiciones ambientales desfavorables, como la temperatura, la intensidad lumínica y el fotoperíodo, impacta significativamente en el crecimiento en etapas tempranas de los cultivos, como plántulas de pepino, a menudo resultando en una reducción del rendimiento y de la calidad. Modelos avanzados de aprendizaje automático (ML) combinados con análisis basados en imágenes ofrecen soluciones prometedoras para el monitoreo preciso y no invasivo del estrés.
Descripción
El estrés causado por condiciones ambientales desfavorables, como la temperatura, la intensidad lumínica y el fotoperíodo, impacta significativamente en el crecimiento en etapas tempranas de los cultivos, como plántulas de pepino, a menudo resultando en una reducción del rendimiento y de la calidad. Modelos avanzados de aprendizaje automático (ML) combinados con análisis basados en imágenes ofrecen soluciones prometedoras para el monitoreo preciso y no invasivo del estrés.