Interpolación Espacial Mediante Aprendizaje de Máquinas en Viñedos de la Provincia de Mendoza, Argentina

Autores
Bromberg, Facundo; Pérez, D. S.
Año de publicación
2012
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
El presente trabajo se enmarca en el problema de interpolación espacial de variables vitícolas por medio de Support Vector Machines (SVM) y Local SVM (LSVM), a partir de mediciones geo-espaciales en viñedos de distintas bodegas de la provincia de Mendoza. Los resultados de estas técnicas son comparados con los dos métodos de interpolación de uso más extendido empleadas en Viticultura de Precisión para el modelado de datos agrícolas: Inverse Distance Weighting (IDW) y Kriging. Los resultados obtenidos en este trabajo muestran una mejora en la calidad de las interpolaciones, condicionada en la cantidad de datos disponibles, donde LSVM y SVM en general obtienen resultados de mayor calidad.
Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa
Materia
Ciencias Informáticas
Machine learning
Precision Viticulture
Support Vector Machines
Local Support Vector Machines
Spatial Interpolation
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
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