Gestión de la maquinaria agrícola y uso responsable de agroquímicos
Agricultura de precisión
Esta sección contiene artículos relacionados con los avances tecnológicos y los desafíos en la industria de la maquinaria agrícola. Además, analiza el impacto del uso de agroquímicos, la responsabilidad del agricultor y su mitigación.
- Video:Webinar - Posibilitar la transformación de la agricultura basada en datos
- Fuente:Agrilinks
Farmland Soil Block Identification and Distribution Statistics Based on Deep Learning
Identificación de segmentos de suelo agrícola y estadísticas de distribución basadas en aprendizaje profundo
La distribución de los segmentos de suelo es uno de los índices más importantes cuando se evalúa el rendimiento de la maquinaria agrícola. En este artículo se propone un método estadístico de distribución de segmentos de suelo agrícola basado en el aprendizaje profundo el cual combina la taza de aprendizaje adaptativa y un mecanismo de atención de canal de redes. Se analizó la influencia de las tasas de aprendizaje, el modelo de algoritmo Mask-RCNN y la eficacia del modelo para identificar segmentos de suelo y obtener su tamaño. Los resultados mostraron que con la disminución de la tasa de aprendizaje, el valor de pérdida de la formación del modelo disminuye y la precisión de predicción mejora. Los autores proponen que se tenga en cuenta esta investigación para proponer método eficaz para la clasificación precisa del tamaño del segmento de suelo y pueda brindar una base cuantitativa para el control de la intensidad de cultivo de tierras agrícolas.
Este artículo fue realizado Lichao Liu (Anhui Agricultural University, Hefei, China; Anhui Province Engineering Laboratory of Intelligent Agricultural Machinery and Equipment, Hefei, China; Hefei Comprehensive National Science Center, Hefei 230036, China), Quanpeng Bi, Jing Liang (Anhui Agricultural University, Hefei, China), Zhaodong Li (Anhui Agricultural University, Hefei, China; Anhui Province Engineering Laboratory of Intelligent Agricultural Machinery and Equipment, Hefei, China), Weiwei Wang (Anhui Agricultural University, Hefei, China; Anhui Province Engineering Laboratory of Intelligent Agricultural Machinery and Equipment, Hefei, China; Hefei Comprehensive National Science Center, Hefei 230036, China), Quan Zheng (Anhui Agricultural University, Hefei, China; Anhui Province Engineering Laboratory of Intelligent Agricultural Machinery and Equipment, Hefei, China) para Agriculture (Vol 12, núm 12, p. 2038, 2022), una revista que divulga artículo que reflejan la amplitud e interdisciplinariedad de la agricultura. Esta es una publicación de MDPI, una plataforma de revistas científicas de acceso abierto operada por MDPI Verein (Basilea, Suiza). Correo de contacto: [email protected]
Developing a Spatial Emission Inventory of Agricultural Machinery in Croatia by Using Large-Scale Survey Data
Elaboración de un inventario espacial de emisiones de la maquinaria agrícola en Croacia a partir de datos de encuestas a gran escala
La maquinaria agrícola tiene un impacto esencial en el cambio climático y para comprenderlo es necesario hacer un inventario de emisiones. En este artículo se presenta una variación espacial de las emisiones de la maquinaria agrícola en Croacia. La metodología utilizada comprende una serie de encuestas a gran escala que incluyeron el tipo de maquinaría, los datos de ubicación y el tipo de combustible utilizado. La investigación muestra que los tractores de dos ejes tuvieron el consumo de energía más significativo y los responsables de la mayor cantidad de emisiones. Los resultados permiten desarrollar políticas dirigidas a las zonas espaciales y los tipos de maquinarias específicos para implementar planes de mitigación de impacto ambiental de la maquinaria agrícola.
Este artículo fue realizado Šimun Lončarević (Energy Institute Hrvoje Požar, Zagreb, Croatia), Petar Ilinčić, Zoran Lulić, Darko Kozarac (University of Zagreb, Zagreb, Croacia) para Agriculture (Vol 12, núm 11, p. 1962, 2022), una revista que divulga artículo que reflejan la amplitud e interdisciplinariedad de la agricultura. Esta es una publicación de MDPI, una plataforma de revistas científicas de acceso abierto operada por MDPI Verein (Basilea, Suiza). Correo de contacto: [email protected]
