Desarrollo de una aplicación para estimar el nivel de rendimiento de una leguminosa
El objetivo de este proyecto es desarrollar una aplicación que permita estimar el rendimiento de la leguminosa Vicia Villosa Roth (VV) utilizando imágenes satelitales proporcionadas por Sentinel 2 y algoritmos de machine learning. Para entrenar y validar el modelo predictivo se cuenta con informació...
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| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2024
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| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/177202 |
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I19-R120-10915-1772022025-03-07T20:07:03Z http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/177202 Desarrollo de una aplicación para estimar el nivel de rendimiento de una leguminosa Ponti González, Nicanor D'Amico, María Belén Calandrini, Guillermo L. 2024-08 2024 2025-03-07T18:23:25Z es Ciencias Informáticas Aplicación Predicción Rendimiento El objetivo de este proyecto es desarrollar una aplicación que permita estimar el rendimiento de la leguminosa Vicia Villosa Roth (VV) utilizando imágenes satelitales proporcionadas por Sentinel 2 y algoritmos de machine learning. Para entrenar y validar el modelo predictivo se cuenta con información recopilada en varios lotes y en varias campañas. El manejo de datos e imágenes se realiza en el entorno de la plataforma Google Earth Engine. Se busca que el modelo obtenido clasifique cada píxel en tres categorías de rendimiento: bajo, medio y alto. Los usuarios tendrían acceso a una interfaz intuitiva que les permitiría seleccionar parámetros, realizar un seguimiento del cultivo a través de un índice de vegetación y construir un mapa con la categoría esperada de rendimiento. Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa Objeto de conferencia Objeto de conferencia http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) application/pdf 19-22 |
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El objetivo de este proyecto es desarrollar una aplicación que permita estimar el rendimiento de la leguminosa Vicia Villosa Roth (VV) utilizando imágenes satelitales proporcionadas por Sentinel 2 y algoritmos de machine learning. Para entrenar y validar el modelo predictivo se cuenta con información recopilada en varios lotes y en varias campañas. El manejo de datos e imágenes se realiza en el entorno de la plataforma Google Earth Engine. Se busca que el modelo obtenido clasifique cada píxel en tres categorías de rendimiento: bajo, medio y alto. Los usuarios tendrían acceso a una interfaz intuitiva que les permitiría seleccionar parámetros, realizar un seguimiento del cultivo a través de un índice de vegetación y construir un mapa con la categoría esperada de rendimiento. |
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