Modelos de predicción de rendimiento de bermudagrass basados en sensores utilizando el algoritmo de bosques aleatorios en Oklahoma
Autores: de Campos Jezus, Gabriel Camargo; Abreu, Lucas Freires; Arnall, Daryl Brian; Stolerman, Lucas Martins; Rocateli, Alexandre Caldeira
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Modelos de predicción de rendimiento de bermudagrass basados en sensores utilizando el algoritmo de bosques aleatorios en Oklahoma
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Agronomía y Ciencia de los Cultivos
Palabras clave
Algoritmos de aprendizaje automático
Sensores de proximidad
Sensores multiespectrales
Regresor de Bosques Aleatorios
Predicción de biomasa de bermudagrass
Fertilización con N
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 24
Citaciones: Sin citaciones
Los métodos actuales disponibles de estimación de biomasa de forraje directos e indirectos son prohibitivos para los productores porque son intensivos en mano de obra y consumen mucho tiempo.
Descripción
Los métodos actuales disponibles de estimación de biomasa de forraje directos e indirectos son prohibitivos para los productores porque son intensivos en mano de obra y consumen mucho tiempo.