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
- 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
| Summary: | Ilustraciones, fotografías, tablas |
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