Definición de parámetros en la toma de imágenes digitales para desarrollar métodos inteligentes de detección de enfermedades en vid
Póster y resumen
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| Published: |
Asociación Argentina de Fitopatólogos (AAF)
2025
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| author | Escoriaza, Maria Georgina Arias, Maria Fernanda Montoya, Marcos Adrian Millán, Emmanuel Nicolás Olivera, Ana Carolina Vidal, Pablo Javier |
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| institution | Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA -Argentina) |
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| spelling | INTA220952025-04-29T14:36:44Z Definición de parámetros en la toma de imágenes digitales para desarrollar métodos inteligentes de detección de enfermedades en vid Escoriaza, Maria Georgina Arias, Maria Fernanda Montoya, Marcos Adrian Millán, Emmanuel Nicolás Olivera, Ana Carolina Vidal, Pablo Javier Imagen Digital Reconocimiento de la Enfermedad Vid Procesamiento Digital de Imágenes Inteligencia Artificial Digital Imagery Disease Recognition Grapevines Digital Image Processing Artificial Intelligence Parámetros Póster y resumen En Cuyo, las enfermedades más importantes que afectan la vid son: Peronóspora, Oídio, Podredumbres y Hoja de Malvón (HdM). La detección temprana de las mismas favorece un control más eficiente, permitiendo a su vez emplear productos más amigables con el ambiente. El empleo de imágenes digitales y el aprendizaje de máquinas mediante redes neuronales convolucionales (CNN) podrían en conjunto desempeñarse como herramienta útil para la detección precoz de enfermedades. EEA Mendoza Fil: Escoriaza, Maria Georgina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Mendoza; Argentina Fil: Arias, Maria Fernanda. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Mendoza; Argentina Fil: Montoya, Marcos Adrian. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Mendoza; Argentina Fil: Millán, Emmanuel Nicolás. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Centro Científico Tecnológico Mendoza; Argentina Fil: Millán, Emmanuel Nicolás. Universidad Nacional de Cuyo (UNCuyo). Facultad de Ciencias Naturales y Exactas (FCEN); Argentina Fil: Olivera, Ana Carolina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Centro Científico Tecnológico Mendoza; Argentina Fil: Olivera, Ana Carolina. Universidad Nacional de Cuyo (UNCuyo). Facultad de Ciencias Naturales y Exactas (FCEN); Argentina Fil: Vidal, Pablo Javier. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Centro Científico Tecnológico Mendoza; Argentina Fil: Vidal, Pablo Javier. Universidad Nacional de Cuyo (UNCuyo). Facultad de Ciencias Naturales y Exactas (FCEN); Argentina 2025-04-29T12:18:21Z 2025-04-29T12:18:21Z 2024-09 info:ar-repo/semantics/documento de conferencia info:eu-repo/semantics/conferenceObject info:eu-repo/semantics/publishedVersion http://hdl.handle.net/20.500.12123/22095 spa info:eu-repo/semantics/openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) application/pdf Asociación Argentina de Fitopatólogos (AAF) 6to Congreso Argentino de Fitopatología, Cipolletti, Río Negro, 18, 19 y 20 de septiembre de 2024 |
| spellingShingle | Imagen Digital Reconocimiento de la Enfermedad Vid Procesamiento Digital de Imágenes Inteligencia Artificial Digital Imagery Disease Recognition Grapevines Digital Image Processing Artificial Intelligence Parámetros Escoriaza, Maria Georgina Arias, Maria Fernanda Montoya, Marcos Adrian Millán, Emmanuel Nicolás Olivera, Ana Carolina Vidal, Pablo Javier Definición de parámetros en la toma de imágenes digitales para desarrollar métodos inteligentes de detección de enfermedades en vid |
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