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Hacia la modelización predictiva de los rendimientos de biomasa de sorgo utilizando la fracción de radiación fotosintéticamente activa absorbida derivada de imágenes de satélite Sentinel-2 y técnicas de aprendizaje automático supervisado

Autores: Habyarimana, Ephrem; Piccard, Isabelle; Catellani, Marcello; De Franceschi, Paolo; Dall"Agata, Michela

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2019

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Acceso abierto

Artículo científico
2019

Hacia la modelización predictiva de los rendimientos de biomasa de sorgo utilizando la fracción de radiación fotosintéticamente activa absorbida derivada de imágenes de satélite Sentinel-2 y técnicas de aprendizaje automático supervisado


Categoría

Ciencias Agrícolas y Biológicas

Subcategoría

Agronomía y Ciencia de los Cultivos

Palabras clave

Sorgo
Rendimientos de biomasa
Imágenes satelitales de Sentinel-2
Algoritmos de aprendizaje automático
FAPAR
Modelado predictivo

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 16

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
El objetivo de este estudio fue investigar si las imágenes satelitales de Sentinel-2 podrían utilizarse para predecir los rendimientos de biomasa del sorgo dentro de la temporada en la región mediterránea.

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