Híbrido-ia y ensamblaje de modelos para explotar imágenes RGB basadas en UAV: una evaluación del contenido de nitrógeno del cultivo de sorgo
Autores: Hammouch, Hajar; Patil, Suchitra; Choudhary, Sunita; El-Yacoubi, Mounim A.; Masner, Jan; Kholová, Jana; Anbazhagan, Krithika; Vank, Jií; Qin, Huafeng; Stoes, Michal; Berbia, Hassan; Jagarlapudi, Adinarayana; Chandramouli, Magesh; Mamidi, Srinivas; Prasad, KVSV; Baddam, Rekha
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Híbrido-ia y ensamblaje de modelos para explotar imágenes RGB basadas en UAV: una evaluación del contenido de nitrógeno del cultivo de sorgo
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas Generales
Palabras clave
Análisis de cultivos
Ensamblaje de modelos de IA
Características del sorgo
Imágenes RGB
UAV
Inferencia de N
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 32
Citaciones: Sin citaciones
El estudio enfatizó que los modelos basados en IA cuidadosamente diseñados aplicados a imágenes RGB pueden lograr una predicción de rasgos robusta con precisión comparable a las tareas de fenotipado similares que utilizan sensores más complejos (multiespectrales e hiperespectrales) presentados en la literatura actual.
Descripción
El estudio enfatizó que los modelos basados en IA cuidadosamente diseñados aplicados a imágenes RGB pueden lograr una predicción de rasgos robusta con precisión comparable a las tareas de fenotipado similares que utilizan sensores más complejos (multiespectrales e hiperespectrales) presentados en la literatura actual.