Modelización y estimación del rendimiento en cultivos agrícolas :Informe Final
Supervisor(es): Viera Zipitría, Omar Eduardo - Loureiro, Leonardo
Resumen:
La Agricultura de Precisión es un concepto ampliamente utilizado en el presente. Se intenta a medida que el tiempo avanza, tratar de complementar cada vez más las prácticas agrícolas con la tecnología, en virtud de todos los beneficios que se pueden obtener. Como antecedente de la aplicación de tecnologías en las prácticas agrícolas, se encuentran los Sistemas de Posicionamiento Global (GPS), los Sistemas de Información Geográfica (SIG), los Monitores de Rendimiento, Manejo de Dosis Variable, etc. La integración de las mencionadas tecnologías es fundamental para poder analizar los datos recolectados y sacar conclusiones provechosas; una de las más importantes es poder predecir el rendimiento de los cultivos. En lo que refiere a la predicción, existen distintos estudios sobre la predicción de los valores que puede tomar una variable en base a datos históricos (en este caso, de corte transversal) de la misma y de factores que influyen en ella. La mayoría de estos estudios utilizan las herramientas que brinda la Econometría Espacial (EE), y atacan problemas puntuales en lo que refiere a las distintas etapas que se deben realizar para llegar a la predicción, pero ninguno de ellos analiza estos problemas en su totalidad. Teniendo en cuenta lo anterior, surge la motivación de dar una solución al problema de predecir el rendimiento de un cultivo para una futura zafra, en base a datos recolectados de una chacra, utilizando para ello las técnicas que brinda la EE, integrando en una única solución la posibilidad de realizar un estudio de las propiedades que cumplen los datos, modelar mediante modelos de regresión el rendimiento en base a los datos recolectados, estimar el modelo obtenido y predecir el rendimiento para la zafra futura. Para esto se plantea una solución al problema mediante una sucesión de etapas a seguir para lograr finalmente el modelo del rendimiento.
2008 | |
Agricultura de precisión Econometría Econometría espacial Modelo de regresión Predicción Autocorrelación Heteroscedasticidad |
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Español | |
Universidad de la República | |
COLIBRI | |
http://hdl.handle.net/20.500.12008/3115 | |
Acceso abierto | |
Licencia Creative Commons Atribución – No Comercial – Sin Derivadas (CC BY-NC-ND 4.0) |
Sumario: | La Agricultura de Precisión es un concepto ampliamente utilizado en el presente. Se intenta a medida que el tiempo avanza, tratar de complementar cada vez más las prácticas agrícolas con la tecnología, en virtud de todos los beneficios que se pueden obtener. Como antecedente de la aplicación de tecnologías en las prácticas agrícolas, se encuentran los Sistemas de Posicionamiento Global (GPS), los Sistemas de Información Geográfica (SIG), los Monitores de Rendimiento, Manejo de Dosis Variable, etc. La integración de las mencionadas tecnologías es fundamental para poder analizar los datos recolectados y sacar conclusiones provechosas; una de las más importantes es poder predecir el rendimiento de los cultivos. En lo que refiere a la predicción, existen distintos estudios sobre la predicción de los valores que puede tomar una variable en base a datos históricos (en este caso, de corte transversal) de la misma y de factores que influyen en ella. La mayoría de estos estudios utilizan las herramientas que brinda la Econometría Espacial (EE), y atacan problemas puntuales en lo que refiere a las distintas etapas que se deben realizar para llegar a la predicción, pero ninguno de ellos analiza estos problemas en su totalidad. Teniendo en cuenta lo anterior, surge la motivación de dar una solución al problema de predecir el rendimiento de un cultivo para una futura zafra, en base a datos recolectados de una chacra, utilizando para ello las técnicas que brinda la EE, integrando en una única solución la posibilidad de realizar un estudio de las propiedades que cumplen los datos, modelar mediante modelos de regresión el rendimiento en base a los datos recolectados, estimar el modelo obtenido y predecir el rendimiento para la zafra futura. Para esto se plantea una solución al problema mediante una sucesión de etapas a seguir para lograr finalmente el modelo del rendimiento. |
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