Comparative study of portable Vis-NIR spectrometers for corn moisture content prediction using machine learning

The non-destructive estimation of the corn kernel moisture content is essential for determining the optimal harvest period. Although various spectrometer sensors are currently available, their predictive performance differs due to variations in the spectral resolution and wavelength coverage. This s...

Mô tả đầy đủ

Chi tiết về thư mục

Những tác giả chính:	Harki Himawan, Muhammad Dzakky Alghifari, Rut Juniar Nainggolan, Mochamad Bagus Hermanto, Nazmi Mat Nawi, Ken Abamba Omwange, Dimas Firmanda Al Riza
Định dạng:	Artigo
Ngôn ngữ:	Inglês
Được phát hành:	Czech Academy of Agricultural Sciences 2026-06-01
Loạt:	Research in Agricultural Engineering
Những chủ đề:	chemometrics grain quality non-destructive optical sensors spectroscopy
Truy cập trực tuyến:	https://rae.agriculturejournals.cz/artkey/rae-202602-0001_comparative-study-of-portable-vis-nir-spectrometers-for-corn-moisture-content-prediction-using-machine-learning.php
Các nhãn:	Thêm thẻ Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!