Detección de plantas de banano y sus principales enfermedades mediante imágenes aéreas y metodos de aprendizaje automatico
Las herramientas de detección remota, junto con el aprendizaje automático, tienen un papel importante en el monitoreo de cultivos y la vigilancia de enfermedades. La combinación de datos de imágenes satelitales de alta resolución utilizando vehículos aéreos no tripulados (UAV) con modelos avanzados de aprendizaje automático mediante el uso de aplicaciones móviles, podría ayudar a detectar y clasificar plantas de banano y proporcionar más información sobre su estado de sanidad en general. Este modelo mixto UAV-RGB de detección y clasificación de objetos reveló que se puede clasificar con éxito las plantas sanas y enfermas de banano entre un 90,8% y un 99,4%.
- Más información en: sciencedirect.com
Noticias similares
-
Primer reporte de Sphingomonas yabuuchiae que causa el tizón foliar bacteriano del arroz en la India
Se observaron síntomas de tizón bacteriano en hojas de plantas de arroz, con una incidencia del...
-
Primer reporte científico de Fusarium oxysporum f. sp. cubense Raza 4 Tropical que causa marchitamiento por Fusarium en bananos en Ecuador
Se observaron tres plantas de banano con marchitamiento y amarillamiento progresivo de las hojas....
-
Primer reporte de Candidatus Arsenophonus phytopatogenicus en maíz en Alemania
Se observaron plantas de maíz con el tejido foliar de color rojizo, granos mal formados y mazorcas...

