Un red neuronal profunda basado en datos mixtos para estimar el índice de área foliar en ensayos de mejoramiento de trigo
Autores: Apolo-Apolo, Orly Enrique; Pérez-Ruiz, Manuel; Martínez-Guanter, Jorge; Egea, Gregorio
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2020
Acceso abierto
Artículo científico
2020
Un red neuronal profunda basado en datos mixtos para estimar el índice de área foliar en ensayos de mejoramiento de trigo
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Agronomía y Ciencia de los Cultivos
Palabras clave
Remoto
Estimación
índice de área foliar
Inteligencia artificial
Fenotipado
Basado en modelos
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 23
Citaciones: Sin citaciones
La estimación remota y no destructiva del índice de área foliar (LAI) ha sido un desafío en las últimas décadas, ya que los métodos directos e indirectos disponibles son laboriosos y consumen mucho tiempo.
Descripción
La estimación remota y no destructiva del índice de área foliar (LAI) ha sido un desafío en las últimas décadas, ya que los métodos directos e indirectos disponibles son laboriosos y consumen mucho tiempo.