Sistemas de detección de enfermedades, patrones de plagas y deficiencias nutricionales basados en aprendizaje profundo
Usuario Martes, 24 de Mayo de 2022 Artículos Científicos

Se presentan métodos basados en redes neuronales artificiales profundas y aprendizaje profundo para la detección temprana de enfermedades, patrones de plagas y deficiencias nutricionales. Para lo cual se utilizaron un conjunto de datos de campo real que consta de hojas de plantas de jengibre sanas y afectadas.
- Más información en: mdpi.com
Noticias similares
-
Actividad estacional de la mosca linterna manchada en el sureste de Pensilvania
Registraron semanalmente la actividad temporal de Lycorma delicatula, desde la eclosión de huevos...
-
Primer reporte de Pectobacterium polaris causante de pudrición aérea del tallo de papa en México
En el Valle de Santa Rosa, norte de Sinaloa, observaron plantas de papa con síntomas de pudrición...
-
Modelado de la distribución potencial de Tuta absoluta en China bajo el cambio climático
Mediante los modelos CLIMEX y MaxEnt, y utilizando datos climáticos históricos y futuros...