Resumen

La predicción del rendimiento de las semillas es un enfoque clave en la industria de la agricultura de precisión dado que permite hacer una evaluación confiable de la eficacia de los agro-rasgos. En esta investigación se emplearon técnicas de aprendizaje automático para predecir el rendimiento de las semillas de sésamo utilizando las características agromorfológicas mediante el método PCS (análisis de componentes principales) para compararlos con los modelos de aprendizaje automático con el fin de evaluar la eficacia de la predicción. Los autores destacan que los resultados de esta investigación son esenciales para promover la productividad mediante la plantación de especies de sésamo más robustas. Estudio adicionales relacionados con el rendimiento y el nivel de calidad proporcionaron datos para formular una estrategia sostenible para superar las dificultades que presenta este cultivo.

• Materias:Semillas oleaginosas Semillas - Cultivo Aprendizaje automático Agricultura
• Subjects:Oilseeds Seed crops Machine learning Agriculture
• Palabras claves:Agro-morfológico; basado en datos; aprendizaje automático; rendimiento de semillas; análisis de sensibilidad
• Keywords:Agro-morphological; data-driven; machine learning; seed yield; sensitivity analysis