Segmentación de cultivos forrajeros en imágenes RGB mediante imágenes de césped artificial potenciadas por aprendizaje automático
Autores: Moreno, Hugo; Rueda-Ayala, Christian; Rueda-Ayala, Victor; Ribeiro, Angela; Ranz, Carlos; Andújar, Dionisio
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Segmentación de cultivos forrajeros en imágenes RGB mediante imágenes de césped artificial potenciadas por aprendizaje automático
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Agronomía y Ciencia de los Cultivos
Palabras clave
Evaluación
Calidad del forraje
Parámetros
índice de área foliar
Cobertura de pasto
Aprendizaje automático
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 19
Citaciones: Sin citaciones
La evaluación precisa de la calidad del forraje es esencial para garantizar una nutrición animal óptima. Los parámetros clave, como el Índice de Área Foliar (LAI) y la cobertura de pasto, son indicadores que proporcionan información valiosa sobre la salud y productividad del forraje. La medición precisa es esencial para asegurar que el ganado obtenga la nutrición adecuada durante diversas fases del crecimiento de las plantas.
Descripción
La evaluación precisa de la calidad del forraje es esencial para garantizar una nutrición animal óptima. Los parámetros clave, como el Índice de Área Foliar (LAI) y la cobertura de pasto, son indicadores que proporcionan información valiosa sobre la salud y productividad del forraje. La medición precisa es esencial para asegurar que el ganado obtenga la nutrición adecuada durante diversas fases del crecimiento de las plantas.