Sistema predictivo para la estimación temprana de volumen de cosecha en uva de mesa y cerezas, mediante redes neuronales artificiales generadas a partir de firmas espectrales
Se busca generar una herramienta que permite predecir de manera temprana el volumen y calibre de uva y de cereza estimados a la cosecha, mediante un sistema de redes neuronales artificiales desarrolladas a partir de la firma espectral. Específicamente: identificar la firma espectral del cultivo de l...
| Otros Autores: | |
|---|---|
| Formato: | Proyectos |
| Publicado: |
2020
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | https://bibliotecadigital.fia.cl/handle/20.500.11944/147223 |
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| collection | Biblioteca Digital FIA |
| description | Se busca generar una herramienta que permite predecir de manera temprana el volumen y calibre de uva y de cereza estimados a la cosecha, mediante un sistema de redes neuronales artificiales desarrolladas a partir de la firma espectral. Específicamente: identificar la firma espectral del cultivo de la vid de mesa (para 3 variedades) y para cerezo (2 variedades) en sus diferentes estados fenológicos; generar los algoritmos a partir de las firmas espectrales identificadas; aplicar algoritmos en imágenes satelitales para identificar en forma precisa información respecto a cantidad, volumen, diámetro de la fruta existente en el campo; validar en terreno y por 2 temporadas la precisión de la aplicación como modelo predictivo, para lo cual se toman como referencias predios testigos en las diferentes especies (uva de mesa y cerezo) y macrozonas geográficas (V-RM y VI-VII); finalmente se genera una interfaz de entrega de pronóstico para el usuario final. |
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| institution | Fundación para la Innovación Agraria (FIA) |
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| spelling | BDFIA1472232025-01-30T20:02:23Z Sistema predictivo para la estimación temprana de volumen de cosecha en uva de mesa y cerezas, mediante redes neuronales artificiales generadas a partir de firmas espectrales Fundación para el Desarrollo Frutícola (FDF) UVA DE MESA CEREZOS VARIEDADES TECNOLOGÍA DE PRECISIÓN SISTEMA DE GESTIÓN GEOGRÁFICO Se busca generar una herramienta que permite predecir de manera temprana el volumen y calibre de uva y de cereza estimados a la cosecha, mediante un sistema de redes neuronales artificiales desarrolladas a partir de la firma espectral. Específicamente: identificar la firma espectral del cultivo de la vid de mesa (para 3 variedades) y para cerezo (2 variedades) en sus diferentes estados fenológicos; generar los algoritmos a partir de las firmas espectrales identificadas; aplicar algoritmos en imágenes satelitales para identificar en forma precisa información respecto a cantidad, volumen, diámetro de la fruta existente en el campo; validar en terreno y por 2 temporadas la precisión de la aplicación como modelo predictivo, para lo cual se toman como referencias predios testigos en las diferentes especies (uva de mesa y cerezo) y macrozonas geográficas (V-RM y VI-VII); finalmente se genera una interfaz de entrega de pronóstico para el usuario final. Volumen 1. Plan operativo -- Volumen 2. Informe técnico final. 2020-06-16T21:55:03Z 2020-06-16T21:55:03Z 2015 Proyectos https://bibliotecadigital.fia.cl/handle/20.500.11944/147223 application/pdf application/pdf |
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