Uso de machine learning y un sensor de reflectancia del dosel proximal para predecir biomasa y calidad nutricional en forrajes tropicales (Urochloa humidicola)

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dc.creatorCamelo, Rodrigo Andres
dc.creatorEspitia Buitrago, Paula
dc.creatorJauregui, Rosa
dc.date2025-06-25
dc.date2025-07-07T07:36:05Z
dc.date2025-07-07T07:36:05Z
dc.date.accessioned2026-06-27T13:21:25Z
dc.descriptionAtributos como la biomasa y la calidad nutricional son características que permiten la selección de mejores pasturas y, por ende, la obtención de mayores cantidades de carne y leche a partir del alimento del ganado (Mendoza et al. 2022). Sin embargo, el método analítico de laboratorio utilizado para calcular estos atributos resulta ineficiente para especies perennes cuando existen cientos de plantas para evaluar (Masenyama et al. 2022). Por lo tanto, es necesario desarrollar métodos que permitan la caracterización y selección de genotipos mediante técnicas no destructivas de alto rendimiento. Para ello, se han utilizado sensores activos de dosel como el Crop Circle Phenom, capaces de medir reflectancia, atributos estructurales y variables climáticas.
dc.formatapplication/pdf
dc.identifierhttps://hdl.handle.net/10568/175501
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/123456789/56793
dc.languagees
dc.rightsOpen Access
dc.sourceCamelo, R.A.; Espitia Buitrago, P.; Jauregui, R. (2025) Uso de machine learning y un sensor de reflectancia del dosel proximal para predecir biomasa y calidad nutricional en forrajes tropicales (Urochloa humidicola). Póster preparado para el XIV Congreso de Fitomejoramiento y Producción de Cultivos, 25-27 de Junio Palmira (Colombia). 1 p.
dc.subjectmachine learning
dc.subjectaprendizaje automático
dc.subjectmodels
dc.subjectyield forecasting
dc.subjectpronóstico del rendimiento
dc.subjectmultispectral imagery
dc.subjectmodelo
dc.subjectimagen multiespectral
dc.subjectoptical sensors
dc.subjectsensor óptico
dc.subjectreflectance
dc.subjectreflectancia
dc.titleUso de machine learning y un sensor de reflectancia del dosel proximal para predecir biomasa y calidad nutricional en forrajes tropicales (Urochloa humidicola)
dc.typePoster

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