Girasol: modelado morfométrico para aplicaciones SAReEn condiciones locales para La Pampa

En este trabajo se presenta un modelo de crecimiento basado en la parametrización de las dimensiones de los distintos órganos de un cultivar de girasol (Helianthus annuus L.), en función de la altura del tallo, en condiciones de producción para la zona NE de La Pampa. La particularidad que presenta...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Mieza, M. Soledad, Cravero, Walter R., Kovac, Federico D.
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2020
Materias:
Ciencias Informáticas
Girasol
Morfometría
Modelo de crecimiento
SAR
La Pampa
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/115507
http://49jaiio.sadio.org.ar/pdfs/cai/CAI_18.pdf
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description En este trabajo se presenta un modelo de crecimiento basado en la parametrización de las dimensiones de los distintos órganos de un cultivar de girasol (Helianthus annuus L.), en función de la altura del tallo, en condiciones de producción para la zona NE de La Pampa. La particularidad que presenta este modelado es que está orientado a analizar el comportamiento electromagnético del cultivo para el desarrollo de aplicaciones a partir de imágenes de radares de apertura sintética (SAR), en el marco de la puesta en órbita del primer satélite argentino SAR (SAOCOM 1A). Se realizó un exhaustivo trabajo de campo para lograr mediciones en situación de producción, y se obtuvieron las distribuciones estadísticas de las variables relevadas (tallo, pecíolos y hojas) durante todo un ciclo productivo. A partir de los datos, se encontraron discrepancias significativas con algunos de los modelos vegetales incluidos en los códigos de transporte de microondas utilizados para simular el coeficiente de backscattering de radar σ0). En particular, estas discrepancias son notables para las dimensiones asociadas a los pecíolos que, dada la longitud de onda de operación del SAOCOM, pueden resultar en variaciones significativas de σ0. En este caso, se propone un ajuste de los datos mediante funciones logísticas, habiéndose obtenido correlaciones alta-mente significativas.
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