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Predicción de peso de bulbo en vivo para hortalizas de campo utilizando modelos de regresión funcional y métodos de aprendizaje automático

Autores: Kim, Dahyun; Cho, Wanhyun; Na, Inseop; Na, Myung Hwan

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo científico
2024

Predicción de peso de bulbo en vivo para hortalizas de campo utilizando modelos de regresión funcional y métodos de aprendizaje automático


Categoría

Ciencias Agrícolas y Biológicas

Subcategoría

Ciencias Agrícolas y Biológicas Generales

Palabras clave

Automatización
Mecanización
Cebolla
Ajo
Cámara multiespectral
Predicción

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 36

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
(1) Antecedentes: Este desafío se ve agravado por el envejecimiento de la población rural, lo que lleva a una escasez de mano de obra disponible. Para abordar este problema, la automatización y mecanización del cultivo de hortalizas al aire libre son imperativas. Por lo tanto, es esencial desarrollar una plataforma de cultivo automatizada que reduzca los requisitos de mano de obra y mejore el rendimiento al realizar de manera eficiente todas las actividades de cultivo relacionadas con las hortalizas de campo, especialmente cebollas y ajos. En este estudio, proponemos métodos para identificar plantas de cebolla y ajo con el mejor estado de crecimiento y predecir con precisión su peso de bulbo en vivo fotografiando regularmente su estado de crecimiento utilizando una cámara multiespectral montada en un dron.

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