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Diagnóstico de deficiencias de nitrógeno y maganesio con imágenes digitales. Colegio de Postgraduados
Reyes Flores, Maciel.
La detección oportuna de deficiencias nutrimentales en hojas de plantas cultivadas permite tomar medidas correctivas inmediatas asi como predecir rendimientos. Las características espectrales y de textura de las imágenes se pueden utilizar para obtener información y correlacionarlos con el estado nutrimental de elementos esenciales que generan sintomatología similar en hojas de las plantas. En la presente investigación se estableció un experimento para medir las propiedades espectrales y característica texturales del cultivo de frijol con diferentes concentraciones de nitrógeno y magnesio de imágenes obtenidas con escáner. A partir de los valores de reflectancia se generaron modelos de regresión para asociar la concentración de nitrógeno y magnesio en el...
Palavras-chave: Reflectancia; Discriminación; Espacios de color; Textura; Redes neuronales; Reflectance; Discrimination; Color spaces; Texture; Neural networks; Edafología; Maestría.
Ano: 2013 URL: http://hdl.handle.net/10521/2077
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Evaluación del desempeño de dos modelos de redes neuronales artificiales para clasificar flores de Petunia spp con base en color. Colegio de Postgraduados
Castillo Loaiza, Marcela.
En esta investigación se presenta la comparación en el desempeño de dos modelos de redes neuronales artificiales, el modelo perceptrón multicapa (MLP, por sus siglas en inglés Multilayer Perceptron) y la red neuronal probabilística (PNN, por sus siglas en inglés Probabilistic Neural Network) para clasificar imágenes digitales de flores de dos variedades de Petunia con base en diferentes espacios de color. Las variedades son Petunia multiflora (varios colores) y Petunia púrpura (un color de flor). Los datos de entrada se obtuvieron a partir de muestras de imagen correspondientes a áreas de flor, hoja y fondo. Cada pixel de las muestras de imagen se transformaron a los espacios de color RGB, LCH y CIE Lab y se asociaron tres clases para la variedad púrpura...
Palavras-chave: Red neuronal probabilística; Perceptrón multicapa; Imágenes digitales; Espacios de color; Probabilistic neural network; Multilayer perceptron; Digital images; Color espaces; Cómputo Aplicado; Maestría.
Ano: 2013 URL: http://hdl.handle.net/10521/2130
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