herramientas de detección gustavo ariel sznaider ignacio ferlijiwskyj departamento de métodos...
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Herramientas de Detección
Gustavo Ariel SznaiderIgnacio Ferlijiwskyj
Departamento de Métodos Cuantitativos y Sistemas de InformaciónFacultad de Agronomía, UBA
Herramientas de Detección
Herramientas de Detección
Ejercicio bùsqueda bibliogràfica•Explicaciòn general•Grano de informaciòn•Explicaciòn Agronòmica•Sistemas productivos y regiones donde se puede usar•Relaciòn con el esquema
Verificación Validación
Verificación Validación
0
20
40
60
80
100
120
113101 113105 121902 212307
TC
H
Herramientas de Detección
1. Medición del cultivo
2. Medición de las características del terreno
Monitores de rendimiento
Sensores espectrales remotos y terrestres
Topografía
Mapas de suelo
Electroconductividad
Mapas de Tosca
Napas (agua freática)
Medición del CultivoMONITOR DE RINDE
Fuerza = Masa * Aceleración
ImpactoFuerza
Masa ? = Fuerza * AceleraciónFlujo = Masa / hora
Medición del CultivoMONITOR DE RINDE
- Gran cantidad de datos- Ruido (errores de operación / calibración)- Dificultad de interpretación de patrones temporales
2000 2001 2002 2003 2004 2005
Medición del CultivoMONITOR DE RINDE
Datos de Monitor de rendimiento
Filtrado de Errores
Error por cambio de velocidad
Filtrado de Errores
Filtrado de Errores
G. C. Simbahan, A. Dobermann,* and J. L. Ping
Filtrado de Errores
Validación de Algoritmos
Validación de Algoritmos
Quitar 1000 datos al azar
Datos de Rendimiento
1000 datos extraídos
Datos de RendimientoRemanente
Filtrar Errores
Datos de RendimientoRemanentes y Filtrados
Interpolar, Comparar y Estimar Diferencias
Error Medio Absoluto Cuadrado medio del
Error (RMSE)
Validación de Algoritmos
Diferencias de calibración entre cosechadoras
Corrección diferencias de calibración entre cosechadoras
Corrección y filtrado de datos erroneos
Medición del CultivoImágenes Satelitales
Índice Verde
- +
Resolución espacial: 30 mts.
Correlación Imágenes - Rinde
Monitor RindeSoja 2005
Índice verde Enero 2005
- +
Medición del CultivoSensores espectrales montados a la maquinaria
Lu
z
Reflectan
cia
Greenseeker
Medición del CultivoReflectancia, sensores montados a la maquinaria
Weed - seeker
Medición del CultivoReflectancia, sensores montados a la maquinaria
Greenseeker - Calibración
Franjas de distintas dosis Microparcelas con medición manual
Medición del CultivoReflectancia, sensores montados a la maquinaria
-Visualmente establecer cual es el tratamiento de menor dosis de N que no posee diferencias productivas con aquél de máxima dosis-Seleccionar este como el nivel de Fertilidad a alcanzar
Greenseeker - Calibración
Medición del TerrenoElectroconductividad
D. L. Corwin* and S. M. Lesch
Medición del TerrenoElectroconductividad
Medición del TerrenoElectroconductividad
Medición del TerrenoElectroconductividad
Medición del TerrenoElectroconductividad
N. R. Kitchen,* S. T. Drummond, E. D. Lund, K. A. Sudduth, and G. W. Buchleiter
Medición del TerrenoElectroconductividad
Agua Disponible para Cultivo => Electroconductividad
Salinidad => Electroconductividad
Mediciones del Terreno: Profundidad de Napa
Nosetto, Jobbagy, Jackson , Sznaider. Field Crops Reserch 2009
Napa vs Rendimiento
Efecto Negativo de la Napa
Efecto Positivo
Sin Efecto
Eje X Profundidad Napa
Eje
Y R
end
imie
nto
Medición del TerrenoTopografía
Matías Ruffo
Medición del TerrenoTopografía
HipótesisAltura:
•Mayor %Arena
•Tosca
•Menor fertilidad
•Menor producitividad
Topografía vs Producción
N
S
EO
Producción(IV)
- +
Topografía vs Producción
N
S
E
O
Producción(IV)
- +
Topografía vs Producción
N
S
E
O
Ladera Sur Alto IV
Ladera Norte Bajo IV
Producción(IV)
- +
Topografía vs Producción
N
S
E
O
Ladera Sur Alta Pruduc.
Ladera Norte Baja Produc.
Producción(IV)
- +
Topografía vs Producción
Disociación Altura Producción
Curvatura
Aspecto (orientación)
Otra info
Medición del Terreno Muestreo en Grilla
Medición del Terreno Muestreo en Grilla
Nutrientes
PH
Profundidad de tosca
Profundidad de napa
Sales
Textura
Medición del Terreno Muestreo en Grilla
Medición del Terreno Muestreo en Grilla
Medición del Terreno Muestreo en Grilla
FÓSFORO. Haydée Steinbach y Roberto Alvarez
0
100
200
300
400
500
600
0 20 40 60 80 100
Número de submuestras
Dife
renc
ia c
on m
edia
(%)
Labrado
0
100
200
300
400
500
600
0 20 40 60 80 100
Número de submuestras
Dife
renc
ia c
on m
edia
(%)
Siembra directa
Medición del Terreno Muestreo en Grilla
Medición del Terreno Muestreo en Grilla
Análisis
2000 2001 2002 2003 2004 2005
Enero 2003Girasol
Noviembre 2003Trigo
Enero 2005Girasol
Rendimiento
Imágenes Satelitales
Totografía
Herramientas de Análisis de la Heterogeneidad
2005
2006
2004
Delimitación
Alto Potencial
Bajo Potencial
Técnicas de Delimitación de Ambientes
A ojo
Cluster Analysis
Segmentación de imágenes
Algoritmos de umbrales móviles
Algoritmos evolutivos
Herramientas de Análisis y Validación
Estadísticas de Rendimiento por Ambiente
Variabilidad interAnual
Estabilidad/Riesgo
Variabilidad interCultivos
Variabilidad dentro de cada Ambiente
Predictibilidad
Análisis Mapas de rinde
- +10.8 1.2
Rendimiento Relativo Rendimiento Relativo (rendimiento píxel / rendimiento promedio del lote)(rendimiento píxel / rendimiento promedio del lote)
Bajo rendimiento
Alto rendimiento
Muy alto rendimiento
Intermedio o contrastante
Muy bajo rendimiento
2) Análisis de Heterogeneidad (Cluster Analysis)
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
SOYBEAN YIELD 2001
MA
IZE
YIE
LD
200
2
Análisis Imágenes Satelitales
Enero 2003Girasol
Noviembre 2003Trigo
Enero 2005Girasol
Enero 2003 Girasol Noviembre 2003 Trigo Enero 2005 Girasol
Muy alto potencial
Muy bajo potencial
Intermedio o Contrastante
Índice Verde - +
Análisis Imágenes Satelitales
AnálisisEstadísticas Descriptivas
Superficie del lote: 170 has.
Análisis Variabilidad Intra
0.00%
10.00%
20.00%
30.00%
40.00%
50.00%
60.00%
70.00%
80.00%
90.00%
100.00%
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7
Rendimiento Relativo
Frec
uenc
ia a
cum
ulad
a
Análisis Espacio-Temporales
0.00
0.20
0.40
0.60
0.80
1.00
1.20
1.40
1.60
1999-2000-soja32 qq/ha
2000-2001-maiz61 qq/ha
2003-2004-maiz111 qq/ha
2004-2005 trigo50qq
2005-2006 maiz106 qq
Re
nd
imie
nto
Re
lati
vo
Muy bajo Rendimiento
Bajo rendimiento
Intermedio o contrastante
Buen rendimiento
Muy buen rendimiento
Análisis Espacio-Temporales Rancagua (Pampa Ondulada)
- +
2000 – 2001 soja 2da 2002 – 2003 maíz
3 ambientes
-
Relación Rinde Topografía
Rinde Relativo Promedio
+-
Relación Rinde Topografía
Rinde Relativo Promedio
+-
Rancagua (Pampa Ondulada)
3 ambientes 2005-2006-soja1ra
+-
0.00
0.20
0.40
0.60
0.80
1.00
1.20
1.40
2000-2001-soj2da
2002-2003-maiz 2005-2006-soja
Ren
dim
ien
to R
elat
ivo
Análisis Espacio-Temporales Rancagua (Pampa Ondulada)
Maíz 2004-2005 Soja 2005-2006
Bajo Maíz, alto Soja
Rinde alto Maíz, bajo Soja
Análisis Espacio-Temporales Balcarce (Pampa Serrana)
0.00
0.20
0.40
0.60
0.80
1.00
1.20
1.40
1.60
2004-2005 maiz 2005-2006-soja
Ren
dim
ient
o R
elat
ivo
bajo Maiz alto Soja
Intermedio
alto Maíz bajo Soja
Análisis Espacio-Temporales Balcarce (Pampa Serrana)
Consistencia/Predictibilidad temporal
0.00
0.20
0.40
0.60
0.80
1.00
1.20
1.40
1999-2000-soja 32 qq/ha
2000-2001-maiz 61 qq/ha
2003-2004-maiz 111
qq/ha
2004-2005trigo 50qq
2005-2006maiz 106 qq
Re
nd
imie
nto
Re
lati
vo
Pampa ArenosaPampa Ondulada
0.00
0.20
0.40
0.60
0.80
1.00
1.20
1.40
2000-2001-soj2da
2002-2003-maiz 2005-2006-sojaR
end
imie
nto
Rel
ativ
o
Efecto del clima sobre la Estabilidad de los Patrones EspacioTemporales
Consistencia (Amplificación)
Interacción Topografía- Heladas-Sequías
Interacción micro/macro topografía - clima
Inspección a campo
-inspección a campo (gps)-muestreo de suelos-conclusiones agronómicas
Aplicación Variable de InsumosUn Ejemplo
Análisis Económico Previo
Ensayos y Aplicación Variable
Dosis alta
Dosis baja
Dosis intermedia
Mapas de siembra y fertilización
Análisis Económico Final