Predicción del rendimiento a través de imágenes hiperespectrales del cultivo de maíz
Trabajo Final Integrador (Área de Consolidación Métodos Cuantitativos para la Investigación Agropecuaria - Ingeniería Agronómica) -- UNC- Facultad de Ciencias Agropecuarias, 2019
| Main Authors: | , , , , |
|---|---|
| Other Authors: | |
| Format: | bachelorThesis |
| Language: | spa |
| Published: |
2019
|
| Subjects: | |
| Online Access: | http://hdl.handle.net/11086/11265 |
| _version_ | 1801216189001629696 |
|---|---|
| author | Ferreyra, Pamela Yanel Gasser, Axel Arnoldo Moyano, Marcia Ramos, Cecilia Ines Romero, Cristian Alexis |
| author2 | Balzarini, Mónica Graciela |
| author_facet | Balzarini, Mónica Graciela Ferreyra, Pamela Yanel Gasser, Axel Arnoldo Moyano, Marcia Ramos, Cecilia Ines Romero, Cristian Alexis |
| author_sort | Ferreyra, Pamela Yanel |
| collection | Repositorio Digital Universitario |
| description | Trabajo Final Integrador (Área de Consolidación Métodos Cuantitativos para la Investigación Agropecuaria - Ingeniería Agronómica) -- UNC- Facultad de Ciencias Agropecuarias, 2019 |
| format | bachelorThesis |
| id | rdu-unc.11265 |
| institution | Universidad Nacional de Cordoba |
| language | spa |
| publishDate | 2019 |
| record_format | dspace |
| spelling | rdu-unc.112652020-06-01T21:08:32Z Predicción del rendimiento a través de imágenes hiperespectrales del cultivo de maíz Ferreyra, Pamela Yanel Gasser, Axel Arnoldo Moyano, Marcia Ramos, Cecilia Ines Romero, Cristian Alexis Balzarini, Mónica Graciela Maíz Zea mays Rendimiento de cultivos Técnicas de predicción Modelos Análisis estadístico Trabajo Final Integrador (Área de Consolidación Métodos Cuantitativos para la Investigación Agropecuaria - Ingeniería Agronómica) -- UNC- Facultad de Ciencias Agropecuarias, 2019 En el proceso de mejoramiento genético vegetal, la cosecha es una actividad que implica un costo importante, es por esto que se empezó a implementar métodos no destructivos para evaluar los rendimientos de los distintos genotipos como ser el uso de cámaras hiperespectrales, las cuales permiten predecir los rendimientos a través del procesamiento de datos de imágenes del cultivo. En este trabajo se planteó el uso de cuatro modelos estadísticos para predecir el rendimiento a partir del espectro de bandas visibles de una cámara hiperespectral. Los resultados mostraron que el modelo que comprende el espectro rojo que incluye a las bandas 32 a 48, fue el que mejor capacidad predictiva presento con un error de predicción relativo del 19,4%. Dentro del rango espectral correspondiente al rojo se seleccionaron bandas 32, 33, 34, 35, 36, 37, 39, 40, 42, 43, 44, 46, 47 ya que presentaron mejor capacidad predictiva del rendimiento. 2019-03-13T14:32:30Z 2019-03-13T14:32:30Z 2019 bachelorThesis http://hdl.handle.net/11086/11265 spa Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ 20 h. : tablas |
| spellingShingle | Maíz Zea mays Rendimiento de cultivos Técnicas de predicción Modelos Análisis estadístico Ferreyra, Pamela Yanel Gasser, Axel Arnoldo Moyano, Marcia Ramos, Cecilia Ines Romero, Cristian Alexis Predicción del rendimiento a través de imágenes hiperespectrales del cultivo de maíz |
| title | Predicción del rendimiento a través de imágenes hiperespectrales del cultivo de maíz |
| title_full | Predicción del rendimiento a través de imágenes hiperespectrales del cultivo de maíz |
| title_fullStr | Predicción del rendimiento a través de imágenes hiperespectrales del cultivo de maíz |
| title_full_unstemmed | Predicción del rendimiento a través de imágenes hiperespectrales del cultivo de maíz |
| title_short | Predicción del rendimiento a través de imágenes hiperespectrales del cultivo de maíz |
| title_sort | prediccion del rendimiento a traves de imagenes hiperespectrales del cultivo de maiz |
| topic | Maíz Zea mays Rendimiento de cultivos Técnicas de predicción Modelos Análisis estadístico |
| url | http://hdl.handle.net/11086/11265 |
| work_keys_str_mv | AT ferreyrapamelayanel predicciondelrendimientoatravesdeimageneshiperespectralesdelcultivodemaiz AT gasseraxelarnoldo predicciondelrendimientoatravesdeimageneshiperespectralesdelcultivodemaiz AT moyanomarcia predicciondelrendimientoatravesdeimageneshiperespectralesdelcultivodemaiz AT ramosceciliaines predicciondelrendimientoatravesdeimageneshiperespectralesdelcultivodemaiz AT romerocristianalexis predicciondelrendimientoatravesdeimageneshiperespectralesdelcultivodemaiz |