Investigating potato late blight physiological differences across potato cultivars with spectroscopy and machine learning.

Gold, Kaitlin M; Townsend, Philip A; Herrmann, Ittai; Gevens, Amanda J

Gold, Kaitlin M; Townsend, Philip A; Herrmann, Ittai; Gevens, Amanda J.

Afiliação

Gold KM; University of Wisconsin-Madison, Department of Plant Pathology, United States. Electronic address: kmorey@wisc.edu.
Townsend PA; University of Wisconsin-Madison, Department of Forestry and Wildlife Ecology, United States.
Herrmann I; The Robert H. Smith Institute for Plant Sciences and Genetics in Agriculture, The Hebrew University of Jerusalem, P.O. Box 12, Rehovot 7610001, Israel.
Gevens AJ; University of Wisconsin-Madison, Department of Plant Pathology, United States.

Plant Sci ; 295: 110316, 2020 Jun.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-32534618

Assuntos

Aprendizado de Máquina; Phytophthora infestans/fisiologia; Doenças das Plantas/microbiologia; Tecnologia de Sensoriamento Remoto; Solanum tuberosum/fisiologia; Análise Espectral; Imageamento Hiperespectral; Folhas de Planta/microbiologia; Folhas de Planta/fisiologia; Solanum tuberosum/classificação; Solanum tuberosum/microbiologia

Palavras-chave

Cultivar discrimination; Hyperspectral; Machine learning; Phytophthorainfestans; Reflectance spectroscopy

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Texto completo: 1 Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Doenças das Plantas / Análise Espectral / Solanum tuberosum / Phytophthora infestans / Tecnologia de Sensoriamento Remoto / Aprendizado de Máquina Tipo de estudo: Prognostic_studies Idioma: En Revista: Plant Sci Ano de publicação: 2020 Tipo de documento: Article

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