Integrating Hyperspectral, Thermal, and Ground Data with Machine Learning Algorithms Enhances the Prediction of Grapevine Yield and Berry Composition
Accurately predicting grapevine yield and quality is critical for optimising vineyard management and ensuring economic viability. Numerous studies have reported the complexity in modelling grapevine yield and quality due to variability in the canopy structure, challenges in incorporating soil and mi...
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| Veröffentlicht in: | Remote sensing (Basel, Switzerland) Jg. 16; H. 23; S. 4539 |
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| Hauptverfasser: | , , , , , , , |
| Format: | Journal Article |
| Sprache: | Englisch |
| Veröffentlicht: |
Basel
MDPI AG
01.12.2024
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| Schlagworte: | |
| ISSN: | 2072-4292, 2072-4292 |
| Online-Zugang: | Volltext |
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