Predicción de rendimiento de trigo de invierno y precisión interpretable bajo diferentes tratamientos de agua y nitrógeno basados en CNNResNet-50
Autores: Wang, Donglin; Cheng, Yuhan; Shi, Longfei; Yin, Huiqing; Yang, Guangguang; Liu, Shaobo; Dong, Qinge; Ge, Jiankun
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Predicción de rendimiento de trigo de invierno y precisión interpretable bajo diferentes tratamientos de agua y nitrógeno basados en CNNResNet-50
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Agronomía y Ciencia de los Cultivos
Palabras clave
Predicción de rendimiento
Red neuronal convolucional
Experimento de campo
Fertilización
Riego
Modelo de CNN
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 27
Citaciones: Sin citaciones
La predicción de rendimiento del trigo de invierno es fundamental para optimizar los planes de manejo de campos y guiar la producción agrícola. Para abordar las limitaciones de los métodos convencionales de estimación manual de rendimiento, que incluyen baja eficiencia y poca interpretabilidad, este estudio propone de manera innovadora un método inteligente de estimación de rendimiento basado en una red neuronal convolucional (CNN).
Descripción
La predicción de rendimiento del trigo de invierno es fundamental para optimizar los planes de manejo de campos y guiar la producción agrícola. Para abordar las limitaciones de los métodos convencionales de estimación manual de rendimiento, que incluyen baja eficiencia y poca interpretabilidad, este estudio propone de manera innovadora un método inteligente de estimación de rendimiento basado en una red neuronal convolucional (CNN).