hsdt-tabnet: un modelo de aprendizaje profundo de doble vía para la clasificación de la gravedad de la mancha foliar de la mancha del ojo de rana de la soja
Autores: Li, Xiaoming; Zhou, Yang; Li, Yongguang; Wang, Shiqi; Bian, Wenxue; Sun, Hongmin
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
hsdt-tabnet: un modelo de aprendizaje profundo de doble vía para la clasificación de la gravedad de la mancha foliar de la mancha del ojo de rana de la soja
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Agronomía y Ciencia de los Cultivos
Palabras clave
Soja
Mancha foliar de ojo de rana
Modelo HSDT-TabNet
Datos hiperespectrales
UAV
Precisión de clasificación
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 27
Citaciones: Sin citaciones
La mancha foliar de la roya de la soja (FLS), una enfermedad grave de la soja, causa pérdidas significativas en las regiones de mayor producción de China. Sin embargo, tanto el monitoreo de campo convencional como los algoritmos de aprendizaje automático siguen teniendo dificultades para lograr una detección rápida y precisa.
Descripción
La mancha foliar de la roya de la soja (FLS), una enfermedad grave de la soja, causa pérdidas significativas en las regiones de mayor producción de China. Sin embargo, tanto el monitoreo de campo convencional como los algoritmos de aprendizaje automático siguen teniendo dificultades para lograr una detección rápida y precisa.