Interpolación Espacial Mediante Aprendizaje de Máquinas en Viñedos de la Provincia de Mendoza, Argentina

El presente trabajo se enmarca en el problema de interpolación espacial de variables vitícolas por medio de Support Vector Machines (SVM) y Local SVM (LSVM), a partir de mediciones geo-espaciales en viñedos de distintas bodegas de la provincia de Mendoza. Los resultados de estas técnicas son compara...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Bromberg, Facundo, Pérez, D. S.
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2012
Materias:
Ciencias Informáticas
Machine learning
Precision Viticulture
Support Vector Machines
Local Support Vector Machines
Spatial Interpolation
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/123727
https://41jaiio.sadio.org.ar/sites/default/files/7_ASAI_2012.pdf
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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Spatial Interpolation
description El presente trabajo se enmarca en el problema de interpolación espacial de variables vitícolas por medio de Support Vector Machines (SVM) y Local SVM (LSVM), a partir de mediciones geo-espaciales en viñedos de distintas bodegas de la provincia de Mendoza. Los resultados de estas técnicas son comparados con los dos métodos de interpolación de uso más extendido empleadas en Viticultura de Precisión para el modelado de datos agrícolas: Inverse Distance Weighting (IDW) y Kriging. Los resultados obtenidos en este trabajo muestran una mejora en la calidad de las interpolaciones, condicionada en la cantidad de datos disponibles, donde LSVM y SVM en general obtienen resultados de mayor calidad.
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author Bromberg, Facundo
Pérez, D. S.
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