Utilización de índices de vegetación satelitales para predecir niveles de rendimiento de Vicia villosa Roth = Use of satellite vegetation indices to predict yield level of Vicia villosa Roth
En este trabajo se combinan las imágenes satelitales, los algoritmos de aprendizaje de máquina y las mediciones de campo para analizar si es posible generar un modelo de predicción del rendimiento de la leguminosa Vicia villosa Roth (VV) antes de su cosecha. En un estudio previo, se empleó informaci...
| Autores principales: | , , , , |
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| Formato: | info:ar-repo/semantics/artículo |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO)
2025
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/20.500.12123/22746 https://revistas.unlp.edu.ar/ejs/article/view/18959 https://doi.org/10.24215/15146774e076 |
| Sumario: | En este trabajo se combinan las imágenes satelitales, los algoritmos de aprendizaje de máquina y las mediciones de campo para analizar si es posible generar un modelo de predicción del rendimiento de la leguminosa Vicia villosa Roth (VV) antes de su cosecha. En un estudio previo, se empleó información satelital de diferentes fechas a lo largo del ciclo fenológico completo de VV cultivada en varios lotes del partido de Guaminí (provincia de Buenos Aires) y se encontró una estrecha relación entre la serie temporal de los índices de vegetación y el rinde de dichos cultivos. En base a esos resultados, se evalúa la posibilidad de predecir el rendimiento a partir de nueve fechas de la campaña 2021-2022 entre la siembra y la cosecha. Las mismas se asocian de distintas maneras determinando su impacto sobre la precisión del modelo entrenado. Los resultados evidencian que con el monitoreo remoto de cinco fechas es posible clasificar adecuadamente el rendimiento de VV. Tener un modelo de predicción ayudaría en las decisiones in-situ optimizando el uso que puede darse al cultivo de VV (pastoreo directo, forraje o producción de semillas) en función del rendimiento esperado. |
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