Artigo - Atena Editora

Artigo

Baixe agora

Livros

Predicción de rendimiento de cosechas utilizando aprendizaje profundo multimodal

La agricultura de precisión es una práctica vital para mejorar la producción de cosechas. El presente trabajo tiene como objetivo desarrollar un modelo multimodal de aprendizaje profundo que es capaz de producir un mapa de salud de cosechas. El modelo recibe como entradas imágenes multi-espectrales y datos de sensores de campo (humedad, temperatura, estado del suelo, etc.) y crea un mapa de rendimiento de la cosecha. La utilización de datos multimodales tiene como finalidad extraer patrones ocultos del estado de salud de las cosechas y de esta manera obtener mejores resultados que los obtenidos mediante los índices de vegetación.
Ler mais

Predicción de rendimiento de cosechas utilizando aprendizaje profundo multimodal

  • DOI: https://doi.org/10.22533/at.ed.7242428056

  • Palavras-chave: Agricultura de precisión; sensores remotos; aprendizaje profundo multimodal; IoT; agentes inteligentes; computación aplicada.

  • Keywords: Precision agriculture; remote sensing; convolutional neural networks; recurrent neural networks; multimodal deep learning; IoT; intelligent agents; applied computation.

  • Abstract: Precision agriculture is a vital practice for improving the production of crops. The present work is aimed to develop a multimodal deep learning model that is able to produce a prediction map of the health of crops. The model takes multispectral images and field sensor data (humidity, temperature, soil status, etc.) as an input and creates a yield map of a crop. The utilization of multimodal data is aimed to extract hidden patterns in the status of crops and in this way obtain better results than the use of vegetation indices.

  • Luis Roberto Jácome Galarza
Fale conosco Whatsapp