Parcelas en utrera sevilla

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Agricultura de precisión ’19EditorJohn V. StaffordPublicado: 2019 Páginas:  1030eISBN: 978-90-8686-888-9 | ISBN: 978-90-8686-337-2Libro completo PDF (47,45MB) | Ver capítuloshttps://doi.org/10.3920/978-90-8686-888-9Book Tipo: Actas de la Conferencia

Resumen: Las técnicas de fenotipado de alto rendimiento basadas en el campo que utilizan sensores remotos montados en plataformas terrestres (HTPP) han surgido como una herramienta prometedora para los fitomejoradores. Entre los diversos fenotipos y características de los cultivos que se pueden monitorizar, la temperatura de los cultivos es una variable de gran interés, ya que proporciona información indirecta sobre el estado hídrico de los cultivos. Sin embargo, su valor absoluto se ve afectado por las condiciones ambientales imperantes. Ha habido un gran interés en el desarrollo de índices térmicos, como el índice de estrés hídrico de los cultivos (CWSI), necesarios para normalizar la temperatura de los cultivos frente a las condiciones climáticas cambiantes. Por lo tanto, el objetivo de esta investigación era probar la viabilidad de nuevas superficies artificiales de referencia húmedas y secas que fueran adecuadas para ser montadas en HTPPs para la estimación del CWSI. Se construyeron superficies artificiales semiesféricas de papel utilizando tres colores RGB y tres réplicas por color para cada superficie artificial (húmeda y seca). Se utilizaron estructuras de plástico impresas en el laboratorio con una impresora 3D para sostener y humedecer las superficies semiesféricas de papel. Se evaluaron las temperaturas de las superficies semiesféricas artificiales húmedas y secas frente a las copas de los árboles de maíz bien regados y las plantas de maíz senescentes, respectivamente. Palabras clave: fenotipado de plantas, sequía, estrés hídrico, temperatura del dosel

Estadio de la cartuja / olímpico de la cartuja | sevilla | 2018

Las técnicas de fenotipado de alto rendimiento basadas en el campo que utilizan sensores remotos montados en plataformas terrestres (HTPP) han surgido como una herramienta prometedora para los fitomejoradores. Entre los diversos fenotipos y características de los cultivos que se pueden monitorizar, la temperatura del cultivo es una variable de gran interés ya que proporciona información indirecta sobre el estado hídrico del cultivo. Sin embargo, su valor absoluto se ve afectado por las condiciones ambientales imperantes. Ha habido un gran interés en el desarrollo de índices térmicos, como el índice de estrés hídrico de los cultivos (CWSI), necesarios para normalizar la temperatura de los cultivos frente a las condiciones climáticas cambiantes. Por lo tanto, el objetivo de esta investigación era probar la viabilidad de nuevas superficies artificiales de referencia húmedas y secas que fueran adecuadas para ser montadas en HTPPs para la estimación del CWSI. Se construyeron superficies artificiales semiesféricas de papel utilizando tres colores RGB y tres réplicas por color para cada superficie artificial (húmeda y seca). Se utilizaron estructuras de plástico impresas en el laboratorio con una impresora 3D para sostener y humedecer las superficies semiesféricas de papel. Se evaluaron las temperaturas de las superficies semiesféricas artificiales húmedas y secas frente a las copas de los árboles de maíz bien regados y las plantas de maíz senescentes, respectivamente.

Gemasolar

En este estudio, se ha desarrollado y validado un nuevo modelo basado en la IA y en una red neuronal convolucional para estimar el índice de área foliar (LAI) del maíz utilizando imágenes RGB orientadas hacia abajo tomadas de una plataforma de fenotipado de plantas de alto rendimiento. Los valores de LAI reales se obtuvieron midiendo las dimensiones de las hojas de las plantas seleccionadas y utilizando una relación alométrica. Los resultados obtenidos con el enfoque del modelo se compararon con los valores de la verdad sobre el terreno y con las estimaciones del IAF de un método indirecto clásico basado en imágenes hemisféricas y en la teoría de la fracción de hueco. El modelo mostró un buen rendimiento con los valores de la verdad sobre el terreno y las estimaciones del LAI por el método indirecto clásico. Esto representa un gran avance en las estimaciones del LAI en las parcelas de maíz en comparación con los métodos anteriores, especialmente en términos de tiempo de procesamiento y coste del equipo.

Villa moderna a estrenar en nueva andalucía, marbella, españa

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