Validación AHE Cátedra de Métodos Cuantitativos Aplicados Centro de Servicios Informáticos Facultad de Agronomía UBA Gustavo Sznaider, Ignacio Ferlijiwskyj,

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1 Validación AHE Cátedra de Métodos Cuantitativos Aplicados Centro de Servicios Informáticos Facultad de Agronomía UBA Gustavo Sznaider, Ignacio Ferlijiwskyj, Gabriel Obregon, Marcos Sobral

2 Contexto Presentación General Heterogeneidad Espacial Oportunidades de optimización de aplicación de insumos (Agricultura de Precisión) Detección Heterogeneidad (sistema ADP) Validación de la metodología Análisis de Heterogeneidad Espacial Valor Predictivo

3 ADP. Agro Data Processor 56061,-34.40689149,-61.56737713,91.560000,0,2,0.000000,x,1,0.000000,0,36.864000,0.000000,11.000000 56146,-34.40682842,-61.56729637,91.280000,0,2,0.000000,x,1,5.180000,86,36.864000,0.000000,11.000000 56153,-34.40687992,-61.56719924,91.110000,0,2,0.000000,x,1,5.930000,148,36.864000,0.000000,11.000000 56160,-34.40697445,-61.56714492,91.490000,0,2,0.000000,x,1,6.090000,159,36.864000,0.000000,11.000000 56166,-34.40706630,-61.56710715,91.790000,0,2,0.000000,x,1,6.280000,164,36.864000,0.000000,11.000000 56172,-34.40715920,-61.56706884,92.040000,0,2,0.000000,x,1,6.270000,162,40.960000,0.000000,11.000000 ADP INPUT OUTPUT

4 Análisis de Patrones Espacio Temporales Rendimiento - + alto bajo potencial Intermedio CLUSTER ANALISYS 2004 maíz2006 maiz2005 trigo

5 Validación de la Metodología bajo potencial alto Intermedio MODELO PREDICTIVO en base a datos de años anteriores Rendimiento - Mapa de Rendimiento 2008 Maíz +

6 Validación de la Metodología bajo potencial Rendimiento - Mapa de Rendimiento 2008 Maíz alto Intermedio MODELO PREDICTIVO en base a datos de años anteriores +

7 Validación de la Metodología + Rendimiento - Mapa de Rendimiento 2008 Maíz MODELO IDEAL (ajustado para 2008 Maíz) alto bajo potencial Intermedio

8 Validación de la metodología MODELO PREDICTIVOMODELO IDEAL 2008 Calidad ADP : R 2 PREDICCIÓN / R 2 IDEAL

9 Validación de la Metodología

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12 Conclusiones Capacidad Predictiva 61% de la variabilidad explicable, en promedio 80% máximo 31% mínimo Mapas de rendimiento mayor calidad que imágenes satelitales 74% vs 42% Utilidad de los ambientes para la toma de decisión Variabilidad no explicada menor a variabilidad climática