Data/hora: 09/06/2024 07:22:50

Biblioteca(s): | Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente: | 29/05/2023
Data da última atualização: | 29/05/2023
Autoria: | BARBEDO, J. G. A.
Afiliação: | JAYME GARCIA ARNAL BARBEDO, CNPTIA.
Título: | A review on the combination of deep learning techniques with proximal hyperspectral images in agriculture.
Ano de publicação: | 2023
Fonte/Imprenta: | Computers and Electronics in Agriculture, v. 210, 107920, July 2023.
DOI: | https://doi.org/10.1016/j.compag.2023.107920
Idioma: | Inglês
Conteúdo: | This review aims at characterizing the current state of the art of deep learning applied to hyperspectral images captured at close range, focusing on the main challenges and research gaps that still need to be properly addressed.
Palavras-Chave: | Aprendizado de máquina; Aprendizado profundo; Convolutional neural network; Deep learning; Electromagnetic spectrum; Espectro eletromagnético; Imagens hiperespectrais proximais; Machine learning; Redes neurais convolucionais.
Thesagro: | Agricultura.
Thesaurus Nal: | Agriculture.
Categoria do assunto: | --
Registro original: | Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Exemplares: | CNPTIA - (21698-1) - UPC - AP - DD -  -  -  - DIS