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Information Processing in Agriculture

By: Material type: Continuing resourceContinuing resourceLanguage: Inglés China : Elsevier, 2019-Description: recurso electrónicoISSN:
  • 22143173
Subject(s): Online resources: Abstract: El procesamiento de la información en la agricultura (IPA) se estableció en 2013 para fomentar el desarrollo de la ciencia y la tecnología relacionadas con el procesamiento de la información en la agricultura, a través de los siguientes objetivos: • Promover el uso de conocimientos y métodos de las tecnologías de procesamiento de información en la agricultura; • Informe sobre experiencias y publicaciones de institutos, universidades y gobierno, así como tecnologías rentables para la agricultura; • Proporcionar una plataforma y oportunidades para el intercambio de conocimientos, estrategias y experiencias entre investigadores de procesamiento de información en todo el mundo; • Promover y fomentar interacciones entre científicos agrícolas, meteorólogos, biólogos (patólogos / entomólogos), profesionales de tecnología de la información y otras partes interesadas para desarrollar e implementar métodos, técnicas y herramientas relacionadas con la tecnología de procesamiento de información en la agricultura; • Crear y promover grupos de expertos para el desarrollo de bases de datos agrometeorológicas, modelos de cultivos y ganado y aplicaciones para el desarrollo de sistemas de apoyo a la toma de decisiones basados ​​en el rendimiento de los cultivos. Los temas de interés incluyen, entre otros, los siguientes aspectos: • Sensores inteligentes, biosensores y bioelectrónica, innovaciones materiales y moleculares para detección química y biológica, sensores y sistemas de automatización y control para la agricultura • Redes de sensores inalámbricos, 4G, NB -Aplicaciones IOT y 5G en agricultura • Aplicaciones de modelado de elementos discretos (DEM) y detección remota en agricultura • Simulación, optimización, modelado y control automatizado • Sistemas de apoyo a la toma de decisiones, sistemas inteligentes e inteligencia artificial • Visión artificial , visión por computadora, imagen procesamiento y automatización, y tecnologías de imagen para fenotipado de alto rendimiento • Avances en espectroscopía y propiedades hiperespectrales de productos biológicos • Enfoques computacionales avanzados para resolver problemas de ingeniería agrícola y biológica • Aplicaciones de dinámica de fluidos computacional (CFD) en agricultura • Inspección y trazabilidad para la calidad de los alimentos • Agricultura de precisión, instrumentos inteligentes, robótica y co-robótica para la agricultura • Internet de las cosas, computación en la nube y agricultura de precisión • Big data, extracción de datos y análisis de datos para aplicaciones agrícolas • Vehículos aéreos no tripulados (UAV) para aplicaciones de detección, imágenes y acuicultura agrícola. Fuente. SCIENCEDIRECT. Disponible en: http://www.keaipublishing.com/en/journals/information-processing-in-agriculture/
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El procesamiento de la información en la agricultura (IPA) se estableció en 2013 para fomentar el desarrollo de la ciencia y la tecnología relacionadas con el procesamiento de la información en la agricultura, a través de los siguientes objetivos:

• Promover el uso de conocimientos y métodos de las tecnologías de procesamiento de información en la agricultura;
• Informe sobre experiencias y publicaciones de institutos, universidades y gobierno, así como tecnologías rentables para la agricultura;
• Proporcionar una plataforma y oportunidades para el intercambio de conocimientos, estrategias y experiencias entre investigadores de procesamiento de información en todo el mundo;
• Promover y fomentar interacciones entre científicos agrícolas, meteorólogos, biólogos (patólogos / entomólogos), profesionales de tecnología de la información y otras partes interesadas para desarrollar e implementar métodos, técnicas y herramientas relacionadas con la tecnología de procesamiento de información en la agricultura;
• Crear y promover grupos de expertos para el desarrollo de bases de datos agrometeorológicas, modelos de cultivos y ganado y aplicaciones para el desarrollo de sistemas de apoyo a la toma de decisiones basados ​​en el rendimiento de los cultivos.

Los temas de interés incluyen, entre otros, los siguientes aspectos:
• Sensores inteligentes, biosensores y bioelectrónica, innovaciones materiales y moleculares para detección química y biológica, sensores y sistemas de automatización y control para la agricultura
• Redes de sensores inalámbricos, 4G, NB -Aplicaciones IOT y 5G en agricultura
• Aplicaciones de modelado de elementos discretos (DEM) y detección remota en agricultura
• Simulación, optimización, modelado y control automatizado
• Sistemas de apoyo a la toma de decisiones, sistemas inteligentes e inteligencia artificial
• Visión artificial , visión por computadora, imagen procesamiento y automatización, y tecnologías de imagen para fenotipado de alto rendimiento
• Avances en espectroscopía y propiedades hiperespectrales de productos biológicos
• Enfoques computacionales avanzados para resolver problemas de ingeniería agrícola y biológica
• Aplicaciones de dinámica de fluidos computacional (CFD) en agricultura
• Inspección y trazabilidad para la calidad de los alimentos
• Agricultura de precisión, instrumentos inteligentes, robótica y co-robótica para la agricultura
• Internet de las cosas, computación en la nube y agricultura de precisión
• Big data, extracción de datos y análisis de datos para aplicaciones agrícolas
• Vehículos aéreos no tripulados (UAV) para aplicaciones de detección, imágenes y acuicultura agrícola. Fuente. SCIENCEDIRECT. Disponible en: http://www.keaipublishing.com/en/journals/information-processing-in-agriculture/

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