La imagen hiperespectral y el aprendizaje automático: una herramienta prometedora para la detección temprana de la infestación de koch en algodón
Autores: Yamada, Mariana; Thiesen, Leonardo Vinicius; Iost Filho, Fernando Henrique; Yamamoto, Pedro Takao
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
La imagen hiperespectral y el aprendizaje automático: una herramienta prometedora para la detección temprana de la infestación de koch en algodón
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas Generales
Palabras clave
Monitoreo
Koch
Cultivos de algodón
Imágenes hiperespectrales
Modelos de aprendizaje automático
Niveles de infestación
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 34
Citaciones: Sin citaciones
La monitorización de Koch en cultivos de algodón es desafiante debido a las vastas áreas de cultivo y los ataques de ácaros agrupados, lo que dificulta la detección temprana de infestaciones. La imagen hiperespectral ofrece una solución a este desafío al capturar información espectral detallada para una detección de plagas más precisa.
Descripción
La monitorización de Koch en cultivos de algodón es desafiante debido a las vastas áreas de cultivo y los ataques de ácaros agrupados, lo que dificulta la detección temprana de infestaciones. La imagen hiperespectral ofrece una solución a este desafío al capturar información espectral detallada para una detección de plagas más precisa.