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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

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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


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.

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