Modelado y predicción basados en el clima de las poblaciones de moscas de la agalla del arroz utilizando series temporales de recuento y enfoques de aprendizaje automático
Autores: Rathod, Santosha; Yerram, Sridhar; Arya, Prawin; Katti, Gururaj; Rani, Jhansi; Padmakumari, Ayyagari Phani; Somasekhar, Nethi; Padmavathi, Chintalapati; Ondrasek, Gabrijel; Amudan, Srinivasan; Malathi, Seetalam; Rao, Nalla Mallikarjuna; Karthikeyan, Kolandhaivelu; Mandawi, Nemichand; Muthuraman, Pitchiahpillai; Sundaram, Raman Meenakshi
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Modelado y predicción basados en el clima de las poblaciones de moscas de la agalla del arroz utilizando series temporales de recuento y enfoques de aprendizaje automático
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Agronomía y Ciencia de los Cultivos
Palabras clave
Mosca del arroz asiática
Manejo de plagas
Sistema de predicción
Parámetros climatológicos
Modelos de aprendizaje automático
Sistema de alerta temprana
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 18
Citaciones: Sin citaciones
La mosca de la agalla del arroz asiático (Wood-Mason) es una importante plaga de insectos en el cultivo de arroz. Por lo tanto, el desarrollo de un sistema confiable para la predicción oportuna de este insecto sería una herramienta valiosa en el manejo de plagas.
Descripción
La mosca de la agalla del arroz asiático (Wood-Mason) es una importante plaga de insectos en el cultivo de arroz. Por lo tanto, el desarrollo de un sistema confiable para la predicción oportuna de este insecto sería una herramienta valiosa en el manejo de plagas.