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
-
Primer reporte de Xanthomonas sacchari como causante de tizón de la panícula del arroz en Estados Unidos
Se observaron y recolectaron plantas de arroz (Oryza sativa) con síntomas severos de tizón foliar...
-
Ceratobasidium oryzicola, nueva especie que causa el tizón de la vaina del arroz en Brasil
Se observaron plantas de arroz con síntomas de tizón de la vaina. El aislado se caracterizó...
-
Primer reporte de Phytopythium vexans, Phytopythium litorale, Pythium aphanidermatum y Globisporangium ultimum que atacan a Juglans regia
Se observaron plantas de nogal (Juglans regia) con síntomas de muerte regresiva. Se obtuvieron...