Relación entre índices de vegetación y rendimiento en maíz
- Autores
- Cittadini, Maximiliano; Del Boca, Agustín; Fuentes, Leandro Emmanuel; Nardi, Fabricio Eduardo
- Año de publicación
- 2016
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- tesis de grado
- Estado
- versión publicada
- Colaborador/a o director/a de tesis
- Córdoba, Mariano Augusto
- Descripción
- Trabajo final integrador. (Área de Consolidación Métodos Cuantitativos para la Investigación Agropecuaria) -- UNC- Facultad de Ciencias Agropecuarias, 2016
La agricultura de precisión (AP) debe ser comprendida como un concepto moderno de gestión agrícola basado en el uso de diferentes herramientas tecnológicas como la teledetección, que le permitan detectar la variabilidad que tiene una determinada explotación agrícola. Ésta herramienta estudia la vegetación a partir de medidas de reflectividad con independencia de todos los factores que perturban la señal radiométrica calculando para ello diferentes índices de vegetación. En este trabajo se comparan diferentes índices espectrales y combinación de todas las bandas a partir de un análisis de componentes principales (con y sin restricción espacial) en su capacidad predictiva del rendimiento del cultivo de maíz. Se calcularon coeficientes de correlación lineal de Pearson y se ajustaron modelos de regresión lineal evaluando las diferentes estrategias mediante un proceso de validación cruzada. Los resultados mostraron que ambos procedimientos presentan valores de correlación con el rendimiento similares. El modelo basado en el índice PRI resultó ser el que mejor capacidad predictiva presentó con un RMSE del 19,73 %. - Materia
-
Agricultura de precisión
Índice de vegetación
Rendimiento de cultivos
Maíz
Zea Mays
Teledetección
Sensores remotos
Modelos
Métodos estadísticos
Estadística
Análisis de datos - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- Repositorio
- Institución
- Universidad Nacional de Córdoba
- OAI Identificador
- oai:rdu.unc.edu.ar:11086/4733
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Relación entre índices de vegetación y rendimiento en maízCittadini, MaximilianoDel Boca, AgustínFuentes, Leandro EmmanuelNardi, Fabricio EduardoAgricultura de precisiónÍndice de vegetaciónRendimiento de cultivosMaízZea MaysTeledetecciónSensores remotosModelosMétodos estadísticosEstadísticaAnálisis de datosTrabajo final integrador. (Área de Consolidación Métodos Cuantitativos para la Investigación Agropecuaria) -- UNC- Facultad de Ciencias Agropecuarias, 2016La agricultura de precisión (AP) debe ser comprendida como un concepto moderno de gestión agrícola basado en el uso de diferentes herramientas tecnológicas como la teledetección, que le permitan detectar la variabilidad que tiene una determinada explotación agrícola. Ésta herramienta estudia la vegetación a partir de medidas de reflectividad con independencia de todos los factores que perturban la señal radiométrica calculando para ello diferentes índices de vegetación. En este trabajo se comparan diferentes índices espectrales y combinación de todas las bandas a partir de un análisis de componentes principales (con y sin restricción espacial) en su capacidad predictiva del rendimiento del cultivo de maíz. Se calcularon coeficientes de correlación lineal de Pearson y se ajustaron modelos de regresión lineal evaluando las diferentes estrategias mediante un proceso de validación cruzada. Los resultados mostraron que ambos procedimientos presentan valores de correlación con el rendimiento similares. El modelo basado en el índice PRI resultó ser el que mejor capacidad predictiva presentó con un RMSE del 19,73 %.Córdoba, Mariano Augusto2016info:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:ar-repo/semantics/tesisDeGradoapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/11086/4733spainfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositorio Digital Universitario (UNC)instname:Universidad Nacional de Córdobainstacron:UNC2025-10-16T09:32:21Zoai:rdu.unc.edu.ar:11086/4733Institucionalhttps://rdu.unc.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://rdu.unc.edu.ar/oai/snrdoca.unc@gmail.comArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:25722025-10-16 09:32:22.065Repositorio Digital Universitario (UNC) - Universidad Nacional de Córdobafalse |
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