Detección indirecta de parámetros fitosanitarios, fenológicos y productivos del cultivo de ají Cayenne mediante el uso de plataformas de fenotipado e inteligencia artificial

Ilustraciones, fotografías, tablas

Autores:

Cortes Quiceno, Manuel Alejandro

Tipo de recurso:

Fecha de publicación:

2023

Institución:

Universidad Nacional de Colombia

Repositorio:

Universidad Nacional de Colombia

Idioma:

spa

OAI Identifier:

oai:repositorio.unal.edu.co:unal/85670

Acceso en línea:

https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/85670
https://repositorio.unal.edu.co/

Palabra clave:

630 - Agricultura y tecnologías relacionadas
Capsicum annuum
Fenotipado
Phenotyping
Inteligencia artificial
Artificial intelligence
Variación fenotípica
Phenotypic variation
Fotosíntesis
Marchitez Vascular
Fenología
Componentes de rendimiento
Fenotipado de alto rendimiento
Número de frutos
Aprendizaje automático
Aprendizaje profundo
Agricultura 4.0.
Machine learning
Deep learning
Photosynthesis
Vascular wilt
Phenology
Number of fruits
High-throughput phenotyping
Machine learning
Deep learning
Agriculture 4.0

Rights

openAccess

License

Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional