Aplicación en agricultura de precisión de esquemas actuales de reconocimiento visual

Authors
Redolfi, Javier A.
Publication Year
2018
Language
Spanish
Format
doctoral thesis
Status
Versión aceptada para publicación
Director/a de tesis
Pucheta, Julián
Description
Tesis (DCI)--FCEFN-UNC, 2018
En esta tesis se aplican modelos de clasificación de imágenes como son vectores de Fisher y redes neuronales convolucionales a problemas de agricultura de precisión, como la clasificación de especies de plantas, variedades de semillas y uso de suelo a través de imágenes PolSAR. Con la inclusión de tales modelos se logra otorgar un mayor nivel de robustez y escalabilidad a los sistemas lo cual se traduce en un aumento en la exactitud de la solución de estos problemas.
Subject
Doctorado en Ciencias de la Ingeniería
Agricultura
Plantas
Enfermedades de las plantas
Protección de las plantas
Redes neuronales (Informática)
Análisis de imágenes
Sistemas de obtención de imágenes
Procesado de imágenes -- Técnicas digitales
Vectores
Agricultura de Precisión, Vectores de Fisher, Redes Neuronales Convolucionales, Clasificación de Imágenes
Access level
Open access
License
Repository
Repositorio Digital Universitario (UNC)
Institution
Universidad Nacional de Córdoba
OAI Identifier
oai:rdu.unc.edu.ar:11086/6564