Predicción del aprendizaje automático de la severidad de la roya del café en hojas usando datos de espectrorradiómetro
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El interés en utilizar datos de teleobservación en la agricultura, incluidas las evaluaciones de enfermedades, ha aumentado considerablemente en los últimos años. El sensor Sentinel-2 MultiSpectral Imager (MSI) basado en satélite, se lanzó para la evaluación de condiciones de vegetación multiespectral para aplicaciones agrícolas y de ecosistemas. El objetivo de este estudio piloto llevado a cabo en un invernadero con un espectrorradiómetro de mano, fue evaluar la utilidad de las mismas bandas de ondas utilizadas en Sentinel-2 MSI para evaluar y modelar la roya del café (CLR) basada en el radial no lineal algoritmo de aprendizaje de máquina basado en regresión de mínimos cuadrados de función de base (RBF-PLS), en comparación con la regresión de mínimos cuadrados parciales ordinarios (PLSR). Los modelos derivados de RBF-PLS describieron satisfactoriamente la gravedad de CLR ( R 2= 0.92 y RMSE = 6.1% con todas las bandas y R 2 = 0.78 y RMSE = 10.2% con bandas seleccionadas) cuando se compara con PLSR ( R 2 = 0.27 y RMSE = 18.7% con todas las bandas y R 2 = 0.17 y RMSE = 19.8 % con bandas seleccionadas). Específicamente, se identificaron cuatro bandas, B2 (490 nm), B4 (665 nm), B5 (705 nm) y B7 (783 nm) como las bandas espectrales más importantes en la evaluación y el modelado de la gravedad de CLR. Se obtuvo una mayor precisión para los niveles más severos de CLR ( R 2 = 0.71 usando todas las variables) que para los niveles moderados ( R 2= 0.38 usando todas las variables). En general, los hallazgos de este estudio mostraron que el uso de RBF-PLS y las cuatro bandas Sentinel-2 MSI podría mejorar la estimación de la gravedad de CLR a nivel de hoja
- Investigaciones
- Tropical Plant Pathology
- Más información en: link.springer.com
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