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Records |
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Author |
Patricia L. Suarez |
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Title |
Procesamiento y representación de imágenes multiespectrales usando técnicas de aprendizaje profundo (Ph.D. Angel Sappa, Director & Ph.D. Boris Vintimilla, Codirector.). Ph.D. thesis. |
Type |
Book Chapter |
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Year |
2020 |
Publication |
Ediciones FIEC-ESPOL. |
Abbreviated Journal |
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Volume |
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Issue |
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Pages |
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Keywords |
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Abstract |
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Address |
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Corporate Author |
Ph.D. Angel Sappa, Director & Ph.D. Boris Vintimilla, Codirector. |
Thesis |
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Publisher |
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Place of Publication |
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Editor |
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Language |
Español |
Summary Language |
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Original Title |
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Series Editor |
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Series Title |
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ISSN |
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Area |
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Expedition |
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Conference |
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Notes |
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Approved |
no |
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Call Number |
cidis @ cidis @ |
Serial |
144 |
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Author |
Jacome-Galarza L.-R |
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Title |
Crop yield prediction utilizing multimodal deep learning |
Type |
Conference Article |
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Year |
2021 |
Publication |
16th Iberian Conference on Information Systems and Technologies, CISTI 2021, junio 23 – 26, 2021 |
Abbreviated Journal |
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Volume |
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Issue |
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Pages |
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Keywords |
Agricultura de precisión; sensores remotos; aprendizaje profundo multimodal; IoT; agentes inteligentes; computación aplicada. |
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Abstract |
La agricultura de precisión es una práctica vital para
mejorar la producción de cosechas. El presente trabajo tiene
como objetivo desarrollar un modelo multimodal de aprendizaje
profundo que es capaz de producir un mapa de salud de
cosechas. El modelo recibe como entradas imágenes multiespectrales
y datos de sensores de campo (humedad,
temperatura, estado del suelo, etc.) y crea un mapa de
rendimiento de la cosecha. La utilización de datos multimodales
tiene como finalidad extraer patrones ocultos del estado de salud
de las cosechas y de esta manera obtener mejores resultados que
los obtenidos mediante los índices de vegetación. |
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Address |
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Corporate Author |
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Thesis |
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Publisher |
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Editor |
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Language |
Español |
Summary Language |
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ISSN |
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Area |
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Expedition |
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Conference |
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Notes |
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Approved |
no |
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Call Number |
cidis @ cidis @ |
Serial |
150 |
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