Predicción de índice de clorofila del arroz (CHI) utilizando datos espectrales de múltiples fuentes nocturnas
Autores: Liu, Cong; Wang, Lin; Fu, Xuetong; Zhang, Junzhe; Wang, Ran; Wang, Xiaofeng; Chai, Nan; Guan, Longfeng; Chen, Qingshan; Zhang, Zhongchen
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas Generales
Palabras clave
índice de clorofila
Modelos de aprendizaje automático
Datos espectrales
Nivel del dosel
Fusión de sensores
Precisión de predicción
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 29
Citaciones: Sin citaciones
El índice de clorofila (CHI) es un indicador crucial para evaluar la capacidad fotosintética y el estado nutricional de los cultivos. Sin embargo, los métodos tradicionales para medir el CHI, como la extracción química y los instrumentos portátiles, no cumplen con los requisitos para una monitorización eficiente, no destructiva y continua a nivel de dosel.
Descripción
El índice de clorofila (CHI) es un indicador crucial para evaluar la capacidad fotosintética y el estado nutricional de los cultivos. Sin embargo, los métodos tradicionales para medir el CHI, como la extracción química y los instrumentos portátiles, no cumplen con los requisitos para una monitorización eficiente, no destructiva y continua a nivel de dosel.