Relación entre índices de vegetación y rendimiento en maíz
Trabajo final integrador. (Área de Consolidación Métodos Cuantitativos para la Investigación Agropecuaria) -- UNC- Facultad de Ciencias Agropecuarias, 2016
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2017
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| author | Cittadini, Maximiliano Del Boca, Agustín Fuentes, Leandro Emmanuel Nardi, Fabricio Eduardo |
| author2 | Córdoba, Mariano Augusto |
| author_facet | Córdoba, Mariano Augusto Cittadini, Maximiliano Del Boca, Agustín Fuentes, Leandro Emmanuel Nardi, Fabricio Eduardo |
| author_sort | Cittadini, Maximiliano |
| collection | Repositorio Digital Universitario |
| description | Trabajo final integrador. (Área de Consolidación Métodos Cuantitativos para la Investigación Agropecuaria) -- UNC- Facultad de Ciencias Agropecuarias, 2016 |
| format | bachelorThesis |
| id | rdu-unc.4733 |
| institution | Universidad Nacional de Cordoba |
| language | spa |
| publishDate | 2017 |
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| spelling | rdu-unc.47332020-06-01T23:56:37Z Relación entre índices de vegetación y rendimiento en maíz Cittadini, Maximiliano Del Boca, Agustín Fuentes, Leandro Emmanuel Nardi, Fabricio Eduardo Córdoba, Mariano Augusto Agricultura de precisión Índice de vegetación Rendimiento de cultivos Maíz Zea Mays Teledetección Sensores remotos Modelos Métodos estadísticos Estadística Análisis de datos 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 %. 2017-05-23T14:38:45Z 2017-05-23T14:38:45Z 2016 bachelorThesis http://hdl.handle.net/11086/4733 spa Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Argentina http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/ 14 h. : tablas, gráficos color |
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