Predicting wheat yield and grain quality with UAV multispectral imagery and deep learning

Bread wheat (Triticum aestivum L.) is a major staple crop, and timely, in-season prediction of grain yield (GY) and grain quality traits, grain protein content (GP), and grain test weight (TW), is critical for informed management and field-based high-throughput phenotyping (HTP). Unmanned Aerial Veh...

وصف كامل

التفاصيل البيبلوغرافية

المؤلفون الرئيسيون:	Mohammad Maruf Billah, Maitiniyazi Maimaitijiang, Swas Kaushal, Bruce Millett, Shahid Nawaz Khan, Jyotirmoy Halder, Jonathan Kleinjan, Sunish K. Sehgal
التنسيق:	Artigo
اللغة:	Inglês
منشور في:	Frontiers Media S.A. 2026-05-01
سلاسل:	Frontiers in Plant Science
الموضوعات:	deep learning (DL) high-throughput phenotyping (HTP) protein and test weight estimation unmanned aerial vehicles (UAV) wheat yield
الوصول للمادة أونلاين:	https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpls.2026.1812052/full
الوسوم:	إضافة وسم لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!