SkySquirrel, una nueva tecnología que facilita la detección de enfermedades a los viticultores
Notice bibliographique
Résumé
El impacto de las enfermedades de la vid para los viticultores puede ser catastrofico, ya que puede afectar tanto a la calidad de los frutos, pigmentacion o contenido de azucares como al volumen de produccion, traduciendose en perdidas economicas significativas. A nivel mundial, las enfermedades estan costando a la industria vitivinicola mas de 15 mil millones de euros de perdidas al ano. Pero SkySquirrel Technologies, con sede en Canada, esta demostrando como puede facilitar la deteccion de enfermedades a los viticultores con una tecnica que combina la imagen multiespectral con la cartografia aerea. SkySquirrel Technologies, una compania especializada en teledeteccion con drones y VineView Imaging, una firma que es sinonimo de precision para la industria de los vinos Premium en California desde hace mas de 15 anos, se han unido para ofrecer a los viticultores los diagnosticos mas precisos y de mas alta resolucion del mercado y juntos, mediante I+D orientada a resultados, han construido una reputacion reconocida a nivel mundial. La tecnologia de SkySquirrel mide con precision el vigor de la vid, el estres hidrico y distintas enfermedades de la vid con una precision que llega a nivel de planta. Durante decadas, el Indice de Vegetacion de Diferencia Normalizada (NDVI) ha sido el estandar de la industria vitivinicola para medir el vigor de la vid, pero a menudo ofrece datos inexactos debido a factores como el angulo solar, las sombras y variaciones del suelo. SkySquirrel utiliza el Indice de Vegetacion Mejorado (EVI), para corregir estas inexactitudes teniendo en cuenta en el angulo de incidencia solar y las condiciones atmosfericas. Mediante el uso de longitudes de onda adicionales, el ajuste de calculos multiespectrales y eliminando el efecto del suelo y de la cobertura vegetal entre hileras, SkySquirrel proporciona los datos de vigor mas fiables y de mayor calidad de vinedos disponibles en el mercado.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».