Mapeo de rendimiento de zanahoria: un enfoque de agricultura de precisión basado en aprendizaje automático
Autores: Wei, Marcelo Chan Fu; Maldaner, Leonardo Felipe; Ottoni, Pedro Medeiros Netto; Molin, José Paulo
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2020
Acceso abierto
Artículo científico
2020
Mapeo de rendimiento de zanahoria: un enfoque de agricultura de precisión basado en aprendizaje automático
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Inteligencia Artificial
Palabras clave
Mapas de rendimiento de zanahorias
Algoritmo de regresión de bosque aleatorio
Datos espectrales de satélite
Muestreo de rendimiento de verdad en tierra
índice de Gini
Variables predictoras
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 30
Citaciones: Sin citaciones
Los mapas de rendimiento de zanahoria son una herramienta esencial para apoyar a los tomadores de decisiones en la mejora de sus prácticas agrícolas, pero son poco convencionales y difíciles de obtener. El objetivo fue desarrollar un método para generar un mapa de rendimiento de zanahoria aplicando un algoritmo de regresión de bosques aleatorios (RF) en una base de datos compuesta por datos espectrales satelitales y muestreo de rendimiento de zanahorias de referencia en tierra.
Descripción
Los mapas de rendimiento de zanahoria son una herramienta esencial para apoyar a los tomadores de decisiones en la mejora de sus prácticas agrícolas, pero son poco convencionales y difíciles de obtener. El objetivo fue desarrollar un método para generar un mapa de rendimiento de zanahoria aplicando un algoritmo de regresión de bosques aleatorios (RF) en una base de datos compuesta por datos espectrales satelitales y muestreo de rendimiento de zanahorias de referencia en tierra.