Predicción de rendimiento de soja a escala de condado basada en datos de teledetección de múltiples fuentes y modelos de aprendizaje profundo
Autores: Fu, Hongkun; Li, Jian; Lu, Jian; Lin, Xinglei; Kang, Junrui; Zou, Wenlong; Ning, Xiangyu; Sun, Yue
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Predicción de rendimiento de soja a escala de condado basada en datos de teledetección de múltiples fuentes y modelos de aprendizaje profundo
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas Generales
Palabras clave
Desafíos globales de seguridad alimentaria
Pronóstico de rendimiento de la soja
Técnicas de aprendizaje profundo
Optimización de colonias de hormigas
Red neuronal convolucional
Gestión agrícola
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 35
Citaciones: Sin citaciones
En el contexto de los desafíos globales de seguridad alimentaria, la estimación precisa de los rendimientos previos a la cosecha de cultivos de soja a gran escala es crucial para optimizar la asignación de recursos agrícolas y garantizar suministros alimentarios estables.
Descripción
En el contexto de los desafíos globales de seguridad alimentaria, la estimación precisa de los rendimientos previos a la cosecha de cultivos de soja a gran escala es crucial para optimizar la asignación de recursos agrícolas y garantizar suministros alimentarios estables.