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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

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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


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.

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