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Sensing Architecture for Terrestrial Crop Monitoring: Harvesting Data as an Asset

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Sensing Architecture for Terrestrial Crop Monitoring: Harvesting Data as an Asset

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Rovira Más, F.; Saiz Rubio, V.; Cuenca-Cuenca, A. (2021). Sensing Architecture for Terrestrial Crop Monitoring: Harvesting Data as an Asset. Sensors. 21(9):1-24. https://doi.org/10.3390/s21093114

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/176447

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Metadatos del ítem

Título: Sensing Architecture for Terrestrial Crop Monitoring: Harvesting Data as an Asset
Autor: Rovira Más, Francisco Saiz Rubio, Verónica Cuenca-Cuenca, Andrés
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Rural y Agroalimentaria - Departament d'Enginyeria Rural i Agroalimentària
Fecha difusión:
Resumen:
[EN] Very often, the root of problems found to produce food sustainably, as well as the origin of many environmental issues, derive from making decisions with unreliable or inexistent data. Datadriven agriculture has emerged ...[+]
Palabras clave: Crop monitoring , Agricultural robots , Field scouting , Sensor architecture , Digital farming , Proximal sensing , Spectral indices , Big data , Machine learning , Recommendation engines
Derechos de uso: Reconocimiento (by)
Fuente:
Sensors. (eissn: 1424-8220 )
DOI: 10.3390/s21093114
Editorial:
MDPI AG
Versión del editor: https://doi.org/10.3390/s21093114
Coste APC: 1785,39
Código del Proyecto:
info:eu-repo/grantAgreement/EC/H2020/737669/EU/Intelligent decision from vineyard robots/
Agradecimientos:
This research was funded by the European Union's Horizon 2020 research and innovation program with grant agreement number 737669 entitled VineScout: Intelligent decisions from vineyard robots.
Tipo: Artículo

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