Geoestadística multivariada en agricultura de precisión

Nuevas tecnologías de agricultura de precisión permiten recolectar información de múltiples variables en gran cantidad de sitios georreferenciados dentro de lotes en producción. El estudio de la variabilidad espacial de las propiedades del suelo y su relación con la variabilidad del rendimiento de l...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Córdoba, Mariano, Bruno, Cecilia, Costas, José Luis, Balzarini, Mónica
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2011
Materias:
Ciencias Informáticas
Mapas de variabilidad
Manejo sitio-específico
Variables sintéticas
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/125829
https://40jaiio.sadio.org.ar/sites/default/files/T2011/CAI/686.pdf
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description Nuevas tecnologías de agricultura de precisión permiten recolectar información de múltiples variables en gran cantidad de sitios georreferenciados dentro de lotes en producción. El estudio de la variabilidad espacial de las propiedades del suelo y su relación con la variabilidad del rendimiento de los cultivos, es un paso crucial para la agricultura de precisión. La variabilidad espacial de cada variable estudiada es visualizada a través de mapas obtenidos por interpolación geoestadística para cada variable. En este trabajo se ilustra la elaboración de mapas de variabilidad espacial multivariada, es decir teniendo en cuenta las múltiples variables registradas sobre cada sitio simultáneamente. Estos se construyen a partir de variables sintéticas resultantes de la combinación de las variables originales. Las variables sintéticas maximizan la representación de la variabilidad total de los datos, tanto de suelo como de rendimiento. Se evaluó el consenso entre mapas de variabilidad espacial multivariados basados en los algoritmos del análisis de componentes principales, correlaciones canónicas, arboles de regresión-clasificación y análisis de cluster, como herramientas para la obtención de variables sintéticas. Los mapas de variabilidad, basados en variables producidas por algoritmos multivariados, resultaron potentes respecto a su capacidad para identificar ambientes homogéneos dentro de los lotes.
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