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A Comparative Analysis of Machine Learning Algorithms for Detection of Organic and Nonorganic Cotton DiseasesAnálisis comparativo de algoritmos de aprendizaje automático para la detección de enfermedades orgánicas y no orgánicas del algodón

Resumen

El algodn es la fibra natural producida y el cultivo comercial que se cultiva en monocultivo en el 2,5% del total de las tierras agrcolas. El algodn es un cultivo resistente a la sequa que proporciona unos ingresos fiables a los agricultores que lo cultivan en una zona amenazada por el cambio climtico. Estos cultivos de algodn se ven afectados por enfermedades bacterianas, fngicas, vricas y otras enfermedades parasitarias que pueden variar debido a las condiciones climticas, lo que se traduce en una baja productividad de los cultivos. La hoja es la ms propensa a las enfermedades, que daan la planta y a veces todo el cultivo. La mayora de las enfermedades se producen slo en las partes foliares del algodonero. El objetivo principal de la deteccin de enfermedades siempre ha sido identificar las enfermedades que afectan a la planta en las primeras fases utilizando tcnicas tradicionales para mejorar la produccin. Para detectar adecuadamente estas enfermedades de las hojas del algodonero, son tiles los conocimientos previos y la utilizacin de varios mtodos de procesamiento de imgenes y tcnicas de aprendizaje automtico.

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Información del documento

  • Titulo:A Comparative Analysis of Machine Learning Algorithms for Detection of Organic and Nonorganic Cotton Diseases
  • Autor:Kumar, Sandeep; Jain, Arpit; Shukla, Anand Prakash; Singh, Satyendr; Raja, Rohit; Rani, Shilpa; Harshitha, G.; AlZain, Mohammed A.; Masud, Mehedi
  • Tipo:Artículo
  • Año:2021
  • Idioma:Inglés
  • Editor:Hindawi
  • Materias:Algoritmos (Matemáticas) Algebra Ingeniería Lógica matemática Matemáticas
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