Aplicación del Aprendizaje No Supervisado en la Detección Temprana del Tizón Tardío en Cultivos de Papa mediante Procesamiento de Imágenes

Introducción. La detección automática puede ser útil en la búsqueda de grandes campos de cultivo simplemente detectando la enfermedad con los síntomas que aparecen en la hoja. Objetivo: este artículo presenta la aplicación de técnicas de aprendizaje automático destinadas a detectar la enfermedad del...

Full description

Autores:
García-Ariza, Juana-Valentina
Suarez-Barón , Marco-Javier
Junco-Orduz , Edmundo-Arturo
González-Sanabria , Juan-Sebastián
Tipo de recurso:
Article of journal
Fecha de publicación:
2022
Institución:
Corporación Universidad de la Costa
Repositorio:
REDICUC - Repositorio CUC
Idioma:
eng
OAI Identifier:
oai:repositorio.cuc.edu.co:11323/12370
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/11323/12370
https://doi.org/10.17981/ingecuc.18.2.2022.07
Palabra clave:
machine learning
unsupervised learning
K-Means
hierarchical
clustering
late blight
aprendizaje automático
aprendizaje no supervisado
K-Means
agrupamiento jerárquico
tizón tardío
Rights
openAccess
License
INGE CUC - 2022