Evaluación de una técnica de corrección para la estimación de la precipitación satelital en Córdoba (Argentina)
La precipitación constituye uno de los factores más limitantes de la producción agropecuaria, sobre todo en sistemas de secano. Sin embargo, su elevada variabilidad espacio-temporal dificulta su estimación en áreas extensas. Los sensores remotos sur- gen como alternativa para proveer información esp...
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|---|---|
| Formato: | Conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
Sociedad Argentina de Informática
2022
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/20.500.12123/13754 |
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|---|---|
| author | Gusmerotti, Lucas Alberto Di Bella, Carlos Marcelo Posse Beaulieu, Gabriela Oricchio, Patricio |
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| description | La precipitación constituye uno de los factores más limitantes de la producción agropecuaria, sobre todo en sistemas de secano. Sin embargo, su elevada variabilidad espacio-temporal dificulta su estimación en áreas extensas. Los sensores remotos sur- gen como alternativa para proveer información espacialmente explícita sobre los eventos de precipitación a diferentes escalas, aunque su precisión depende en gran medida del intervalo temporal considerado. En los últimos años, se ha avanzado hacia la combinación de la información provista por estaciones meteorológicas y aquella proveniente de diferentes misiones satelitales [1,2,3]. El objetivo de este trabajo fue aplicar una técnica de corrección de la precipitación CHIRPS y evaluar su precisión en función de la densidad de estaciones meteorológicas disponibles. |
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| institution | Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA -Argentina) |
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| spelling | INTA137542022-12-29T11:15:17Z Evaluación de una técnica de corrección para la estimación de la precipitación satelital en Córdoba (Argentina) Gusmerotti, Lucas Alberto Di Bella, Carlos Marcelo Posse Beaulieu, Gabriela Oricchio, Patricio Lluvia Producción de Productos Agrícolas Teledetección Estaciones Meteorológicas Rain Agricultural Production Remote Sensing Meteorological Stations La precipitación constituye uno de los factores más limitantes de la producción agropecuaria, sobre todo en sistemas de secano. Sin embargo, su elevada variabilidad espacio-temporal dificulta su estimación en áreas extensas. Los sensores remotos sur- gen como alternativa para proveer información espacialmente explícita sobre los eventos de precipitación a diferentes escalas, aunque su precisión depende en gran medida del intervalo temporal considerado. En los últimos años, se ha avanzado hacia la combinación de la información provista por estaciones meteorológicas y aquella proveniente de diferentes misiones satelitales [1,2,3]. El objetivo de este trabajo fue aplicar una técnica de corrección de la precipitación CHIRPS y evaluar su precisión en función de la densidad de estaciones meteorológicas disponibles. Fil: Gusmerotti, Lucas Alberto. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Clima y Agua; Argentina Fil: Di Bella, Carlos Marcelo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Clima y Agua; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Departamento de Métodos Cuantitativos y Sistemas de Información; Argentina Fil: Posse Beaulieu, Gabriela. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Clima y Agua; Argentina Fil: Oricchio, Patricio. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Clima y Agua; Argentina 2022-12-29T11:09:51Z 2022-12-29T11:09:51Z 2022-10-17 info:ar-repo/semantics/documento de conferencia info:eu-repo/semantics/conferenceObject info:eu-repo/semantics/submittedVersion http://hdl.handle.net/20.500.12123/13754 spa info:eu-repo/semantics/openAccess 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 Sociedad Argentina de Informática 51 JAIIO Jornadas Argentinas de Informática y 1er Simposio Argentino de Ciberseguridad. 17 al 27 de octubre de 2022. CABA, Argentina |
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