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Definición de parámetros en la toma de imágenes digitales para desarrollar métodos inteligentes de detección de enfermedades en vid
Abstract
En Cuyo, las enfermedades más importantes que afectan la vid son: Peronóspora, Oídio, Podredumbres y Hoja de Malvón (HdM). La detección temprana de las mismas favorece un control más eficiente, permitiendo a su vez emplear productos más amigables con el ambiente. El empleo de
imágenes digitales y el aprendizaje de máquinas mediante redes neuronales convolucionales (CNN) podrían en conjunto desempeñarse como herramienta útil para la detección precoz de
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En Cuyo, las enfermedades más importantes que afectan la vid son: Peronóspora, Oídio, Podredumbres y Hoja de Malvón (HdM). La detección temprana de las mismas favorece un control más eficiente, permitiendo a su vez emplear productos más amigables con el ambiente. El empleo de
imágenes digitales y el aprendizaje de máquinas mediante redes neuronales convolucionales (CNN) podrían en conjunto desempeñarse como herramienta útil para la detección precoz de enfermedades.
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Author
Escoriaza, Maria Georgina;
Arias, Maria Fernanda;
Montoya, Marcos Adrian;
Millán, Emmanuel Nicolás;
Olivera, Ana Carolina;
Vidal, Pablo Javier;
Descripción
Póster y resumen
Fuente
6to Congreso Argentino de Fitopatología, Cipolletti, Río Negro, 18, 19 y 20 de septiembre de 2024
Date
2024-09
Editorial
Asociación Argentina de Fitopatólogos (AAF)
Formato
pdf
Tipo de documento
documento de conferencia
Palabras Claves
Derechos de acceso
Abierto
Excepto donde se diga explicitamente, este item se publica bajo la siguiente descripción: Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Unported (CC BY-NC-SA 2.5)


