Vuelo autónomo a gran escala con semántica en tiempo real
Un huerto es una plantación intencionada de árboles o arbustos que se mantiene para la producción de alimentos. Los huertos están formados por árboles frutales o de frutos secos que generalmente se cultivan para la producción comercial. A veces, los huertos también forman parte de los grandes jardines, donde sirven tanto para la estética como para la producción[1] Un jardín frutal suele ser sinónimo de huerto, aunque su escala no es comercial y puede dar prioridad a los arbustos de bayas en lugar de a los árboles frutales. La mayoría de los huertos de zonas templadas se disponen en una cuadrícula regular, con una base de hierba o suelo desnudo que facilita el mantenimiento y la recogida de frutos.
La mayoría de los huertos se plantan para una sola variedad de fruta. Aunque se reconoce la importancia de introducir la biodiversidad en las plantaciones forestales, parece beneficioso introducir también cierta diversidad genética en las plantaciones de huertos intercalando otros árboles por el huerto. La diversidad genética en un huerto proporcionaría resistencia a las plagas y enfermedades al igual que en los bosques[2].
La hormiga y el saltamontes: cuentos para niños en inglés
Este conjunto de datos consta de cuatro conjuntos de imágenes de flores, de tres especies diferentes: manzana, melocotón y pera, y de imágenes de referencia que las acompañan. Las imágenes se adquirieron en una serie de condiciones de imagen. Estos conjuntos de datos apoyan el trabajo en un documento adjunto que demuestra un algoritmo de identificación de flores que es robusto en entornos no controlados y aplicable a diferentes especies de flores. Aunque estos datos se proporcionan principalmente para apoyar ese artículo, otros investigadores interesados en la detección de flores también pueden utilizar el conjunto de datos para desarrollar nuevos algoritmos. La detección de flores es un problema de interés en los cultivos de huerta porque está relacionado con la gestión de la carga de fruta.
Uso previstoEl principal uso previsto del conjunto de datos es como material complementario para el artículo adjunto. Sin embargo, los datos también pueden utilizarse para desarrollar nuevos algoritmos de detección de flores u objetos en general.
Dias, P. A., Tabb, A., & Medeiros, H. (2018). Detección de flores frutales multiespecies usando una red de segmentación semántica refinada. IEEE Robotics and Automation Letters, 3(4), 3003-3010. https://doi.org/10.1109/lra.2018.2849498
NCERT Clase 7 Ciencias Capítulo 1
La agricultura sostenible es necesaria para satisfacer las necesidades de la creciente población utilizando adecuadamente los recursos disponibles (Kamilaris y Prenafeta-Boldu, 2018). Se puede obtener mediante la Agricultura de Precisión (AP), que se apoya en sistemas avanzados de detección y procesamiento de imágenes (Gongal et al., 2015), Inteligencia Artificial (IA), etc. La AP se desarrolló a principios de la década de 1980 (Stafford, 2000). Al combinar la visión artificial moderna con las arquitecturas de Aprendizaje Profundo (DL), la AP adquiere un impacto revolucionario en diversas aplicaciones agrícolas, como la supervisión de cultivos, la detección de enfermedades y la estimación inteligente del rendimiento. Entre estos, la estimación inteligente del rendimiento de la fruta juega un papel vital en la toma de decisiones finales sobre la cosecha y la gestión de la fruta.
Qureshi et al. (2017) propusieron un método para la detección precisa de frutos mediante el análisis de imágenes de copas de árboles de mango. Los autores aplicaron dos enfoques: El primer enfoque se ocupó de identificar los píxeles de fruta y no fruta aplicando un conjunto de filtros en la imagen de entrada. El segundo analizó los límites de las frutas de mango como una elipse en lugar de una forma circular. Los resultados se compararon con los algoritmos de ML existentes, es decir, K-nearest neighbors (kNN) y Support Vector Machines (SVM), y el método propuesto demostró una puntuación F1 de 0,68. Yasar y Akdemir (2017) desarrollaron un método para la detección de naranjas utilizando redes neuronales artificiales (ANN) mediante la extracción de las características de color obtenidas de un espacio de color HSV. La precisión de detección para el conjunto de pruebas fue del 89,80%. Otro trabajo propuesto por Zhao et al. (2016) detectó los píxeles de fruta de cítricos verdes inmaduros utilizando el método de la suma de la diferencia transformada absoluta (SATD). Finalmente, se empleó el clasificador SVM para eliminar los falsos positivos (basado en características texturales) y se obtuvieron los valores de precisión y recuerdo de 0,88 y 0,80, respectivamente.
The Avalanches – Frontier Psychiatrist (Video oficial)
Reimpresiones y permisosSobre este artículoCite este artículoCoupel-Ledru, A., Pallas, B., Delalande, M. et al. El fenotipado de alto rendimiento a escala de los rasgos arquitectónicos y funcionales de la manzana en el huerto revela la variabilidad genotípica bajo regímenes de riego contrastados.
Hortic Res 6, 52 (2019). https://doi.org/10.1038/s41438-019-0137-3Download citationShare this articleAnyone you share the following link with will be able to read this content:Get shareable linkSorry, a shareable link is not currently available for this article.Copy to clipboard