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
Repositorio Digital Universitario (UNC)
Institución
Universidad Nacional de Córdoba
OAI Identificador
oai:rdu.unc.edu.ar:11086/4733

id RDUUNC_daf6af5da9298ece6cc62f853a10df91
oai_identifier_str oai:rdu.unc.edu.ar:11086/4733
network_acronym_str RDUUNC
repository_id_str 2572
network_name_str Repositorio Digital Universitario (UNC)
spelling 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
dc.title.none.fl_str_mv Relación entre índices de vegetación y rendimiento en maíz
title Relación entre índices de vegetación y rendimiento en maíz
spellingShingle Relación entre índices de vegetación y rendimiento en maíz
Cittadini, Maximiliano
Agricultura de precisión
Índice de vegetación
Rendimiento de cultivos
Maíz
Zea Mays
Teledetección
Sensores remotos
Modelos
Métodos estadísticos
Estadística
Análisis de datos
title_short Relación entre índices de vegetación y rendimiento en maíz
title_full Relación entre índices de vegetación y rendimiento en maíz
title_fullStr Relación entre índices de vegetación y rendimiento en maíz
title_full_unstemmed Relación entre índices de vegetación y rendimiento en maíz
title_sort Relación entre índices de vegetación y rendimiento en maíz
dc.creator.none.fl_str_mv Cittadini, Maximiliano
Del Boca, Agustín
Fuentes, Leandro Emmanuel
Nardi, Fabricio Eduardo
author Cittadini, Maximiliano
author_facet Cittadini, Maximiliano
Del Boca, Agustín
Fuentes, Leandro Emmanuel
Nardi, Fabricio Eduardo
author_role author
author2 Del Boca, Agustín
Fuentes, Leandro Emmanuel
Nardi, Fabricio Eduardo
author2_role author
author
author
dc.contributor.none.fl_str_mv Córdoba, Mariano Augusto
dc.subject.none.fl_str_mv Agricultura de precisión
Índice de vegetación
Rendimiento de cultivos
Maíz
Zea Mays
Teledetección
Sensores remotos
Modelos
Métodos estadísticos
Estadística
Análisis de datos
topic Agricultura de precisión
Índice de vegetación
Rendimiento de cultivos
Maíz
Zea Mays
Teledetección
Sensores remotos
Modelos
Métodos estadísticos
Estadística
Análisis de datos
dc.description.none.fl_txt_mv 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 %.
description Trabajo final integrador. (Área de Consolidación Métodos Cuantitativos para la Investigación Agropecuaria) -- UNC- Facultad de Ciencias Agropecuarias, 2016
publishDate 2016
dc.date.none.fl_str_mv 2016
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
info:ar-repo/semantics/tesisDeGrado
format bachelorThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/11086/4733
url http://hdl.handle.net/11086/4733
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositorio Digital Universitario (UNC)
instname:Universidad Nacional de Córdoba
instacron:UNC
reponame_str Repositorio Digital Universitario (UNC)
collection Repositorio Digital Universitario (UNC)
instname_str Universidad Nacional de Córdoba
instacron_str UNC
institution UNC
repository.name.fl_str_mv Repositorio Digital Universitario (UNC) - Universidad Nacional de Córdoba
repository.mail.fl_str_mv oca.unc@gmail.com
_version_ 1846143417523896320
score 12.712165