Data/hora: 09/06/2024 13:19:41

Biblioteca(s): | Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente: | 24/01/2024
Data da última atualização: | 06/02/2024
Autoria: | BARBEDO, J. G. A.
Afiliação: | JAYME GARCIA ARNAL BARBEDO, CNPTIA.
Título: | Deep learning for soybean monitoring and management.
Ano de publicação: | 2023
Fonte/Imprenta: | Seeds, v. 2, n. 3, p. 340–356, Sept. 2023.
DOI: | https://doi.org/10.3390/ seeds2030026
Idioma: | Inglês
Conteúdo: | This review characterizes the current state of the art of deep learning applied to soybean crops, detailing the main advancements achieved so far and, more importantly, providing an in-depth analysis of the main challenges and research gaps that still remain.
Palavras-Chave: | Aprendizado profundo; Culturas de soja; Deep learning; Imagem digital; Inteligência artificial.
Thesagro: | Glycine Max.
Thesaurus Nal: | Artificial intelligence; Crops; Digital images.
Categoria do assunto: | P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra
URL: | http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1161254/1/AP-Deep-learning-soybean-2023.pdf
Registro original: | Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Exemplares: | CNPTIA - (21974-1) - UPC - AP - DD -  -  -  - DIS