Optimización del método de reconstrucción tridimensional del dosel para soja en cultivo intercalado y predicción temprana del rendimiento
Autores: Li, Xiuni; Chen, Menggen; He, Shuyuan; Xu, Xiangyao; Shao, Panxia; Su, Yahan; He, Lingxiao; Qiao, Jia; Xu, Mei; Zhao, Yao; Yang, Wenyu; Maes, Wouter H.; Liu, Weiguo
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Optimización del método de reconstrucción tridimensional del dosel para soja en cultivo intercalado y predicción temprana del rendimiento
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas Generales
Palabras clave
Asociación de cultivos
Predicción de rendimiento
Soja
Reconstrucción en 3D
Parámetros de dosel
Adquisición de imágenes
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 30
Citaciones: Sin citaciones
El intercultivo es una estrategia clave de cultivo para salvaguardar la seguridad alimentaria y de aceite nacional. La predicción precisa de rendimiento en etapas tempranas de la soja intercalada es esencial para la rápida selección y cría de variedades de soja de alto rendimiento. Como técnica ampliamente utilizada para la estimación del rendimiento de los cultivos, la precisión de los modelos de reconstrucción 3D afecta directamente a la fiabilidad de las predicciones de rendimiento. Este estudio se centra en optimizar el proceso de reconstrucción 3D para la soja intercalada con el fin de extraer eficientemente parámetros estructurales del dosel a lo largo de todo el ciclo de crecimiento, mejorando así la precisión de la predicción temprana de rendimiento.
Descripción
El intercultivo es una estrategia clave de cultivo para salvaguardar la seguridad alimentaria y de aceite nacional. La predicción precisa de rendimiento en etapas tempranas de la soja intercalada es esencial para la rápida selección y cría de variedades de soja de alto rendimiento. Como técnica ampliamente utilizada para la estimación del rendimiento de los cultivos, la precisión de los modelos de reconstrucción 3D afecta directamente a la fiabilidad de las predicciones de rendimiento. Este estudio se centra en optimizar el proceso de reconstrucción 3D para la soja intercalada con el fin de extraer eficientemente parámetros estructurales del dosel a lo largo de todo el ciclo de crecimiento, mejorando así la precisión de la predicción temprana de rendimiento.