Federated LeViT-ResUNet para monitoreo agrícola escalable y preservación de la privacidad utilizando datos de drones e Internet de las cosas
Autores: Aldossary, Mohammad; Almutairi, Jaber; Alzamil, Ibrahim
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Federated LeViT-ResUNet para monitoreo agrícola escalable y preservación de la privacidad utilizando datos de drones e Internet de las cosas
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Agronomía y Ciencia de los Cultivos
Palabras clave
Agricultura de precisión
Fotografía con drones
Sensores de IoT
Aprendizaje federado
LeViT-ResUNet
Salud de los cultivos
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 27
Citaciones: Sin citaciones
La agricultura de precisión es necesaria para hacer frente a problemas como brotes de plagas, falta de agua y disminución de la salud de los cultivos. Las inspecciones manuales y la aplicación de pesticidas de amplio espectro son ineficientes, consumen tiempo y son peligrosas. La nueva fotografía con drones y sensores IoT ofrecen una rápida recolección de datos agrícolas multimodales de alta resolución. La diversidad regional, la heterogeneidad de datos y los problemas de privacidad dificultan la conclusión de estos datos.
Descripción
La agricultura de precisión es necesaria para hacer frente a problemas como brotes de plagas, falta de agua y disminución de la salud de los cultivos. Las inspecciones manuales y la aplicación de pesticidas de amplio espectro son ineficientes, consumen tiempo y son peligrosas. La nueva fotografía con drones y sensores IoT ofrecen una rápida recolección de datos agrícolas multimodales de alta resolución. La diversidad regional, la heterogeneidad de datos y los problemas de privacidad dificultan la conclusión de estos datos.