Improving Grapevine Sustainability through Multifactorial Machine Learning Application
Resumen: Wine farms have to adapt their activities to achieve sustainable development goals. Our goal is to contribute to this adaptation by developing Machine Learning models to predict phenology and pest risk with the aim of reducing applied phytosanitary treatments.
Idioma: Inglés
DOI: 10.26754/jjii3a.4868
Año: 2021
Publicado en: Jornada de jóvenes investigadores del I3A 8 (2021), [2 pp.]
ISSN: 2341-4790

Tipo y forma: Artículo (Versión definitiva)
Área (Departamento): Área Producción Vegetal (Dpto. CC.Agrar.y Medio Natural)
Área (Departamento): Área Lenguajes y Sistemas Inf. (Dpto. Informát.Ingenie.Sistms.)


Creative Commons Debe reconocer adecuadamente la autoría, proporcionar un enlace a la licencia e indicar si se han realizado cambios. Puede hacerlo de cualquier manera razonable, pero no de una manera que sugiera que tiene el apoyo del licenciador o lo recibe por el uso que hace. No puede utilizar el material para una finalidad comercial. Si remezcla, transforma o crea a partir del material, no puede difundir el material modificado.


Exportado de SIDERAL (2025-05-08-09:45:27)


Visitas y descargas

Este artículo se encuentra en las siguientes colecciones:
Artículos > Artículos por área > Lenguajes y Sistemas Informáticos
Artículos > Artículos por área > Producción Vegetal



 Registro creado el 2025-05-08, última modificación el 2025-05-08


Versión publicada:
 PDF
Valore este documento:

Rate this document:
1
2
3
 
(Sin ninguna reseña)