Desarrollando un modelo de predicción para el índice de cosecha de arroz basado en vehículos aéreos no tripulados (UAV) utilizando aprendizaje automático
Autores: Pan, Zhaoyang; Lu, Zhanhua; Zhang, Liting; Liu, Wei; Wang, Xiaofei; Wang, Shiguang; Chen, Hao; Wu, Haoxiang; Xu, Weicheng; Fu, Youqiang; He, Xiuying
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Desarrollando un modelo de predicción para el índice de cosecha de arroz basado en vehículos aéreos no tripulados (UAV) utilizando aprendizaje automático
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas Generales
Palabras clave
índice de cosecha
Tecnología de teledetección
Análisis de correlación
Algoritmos de aprendizaje automático
Modelo de predicción
Agricultura de precisión
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 27
Citaciones: Sin citaciones
(1) Antecedentes: El índice de cosecha es importante para medir la correlación entre el rendimiento de grano y la biomasa sobre el suelo. Sin embargo, el índice de cosecha solo se puede medir después de una cosecha madura. Si se puede obtener de antemano durante el período de crecimiento, promoverá la investigación sobre índices de cosecha altos y la cría de variedades.
Descripción
(1) Antecedentes: El índice de cosecha es importante para medir la correlación entre el rendimiento de grano y la biomasa sobre el suelo. Sin embargo, el índice de cosecha solo se puede medir después de una cosecha madura. Si se puede obtener de antemano durante el período de crecimiento, promoverá la investigación sobre índices de cosecha altos y la cría de variedades.