Herramientas de Detección Gustavo Ariel Sznaider Ignacio Ferlijiwskyj Departamento de Métodos Cuantitativos y Sistemas de Información Facultad de Agronomía, UBA

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

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 Cultivo MONITOR DE RINDE Fuerza = Masa * Aceleración Impacto Fuerza Masa ? = Fuerza * Aceleración Flujo = Masa / hora

Medición del Cultivo MONITOR DE RINDE - Gran cantidad de datos - Ruido (errores de operación / calibración) - Dificultad de interpretación de patrones temporales

Medición del Cultivo MONITOR DE RINDE Datos de Monitor de rendimiento

Filtrado de Errores

Error por cambio de velocidad Filtrado de Errores

G. C. Simbahan, A. Dobermann,* and J. L. Ping

Filtrado de Errores

Validación de Algoritmos

Quitar 1000 datos al azar Datos de Rendimiento 1000 datos extraídos Datos de Rendimiento Remanente Filtrar Errores Datos de Rendimiento Remanentes 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 Cultivo Imágenes Satelitales Índice Verde - + Resolución espacial: 30 mts.

Correlación Imágenes - Rinde Monitor Rinde Soja 2005 Índice verde Enero

Medición del Cultivo Sensores espectrales montados a la maquinaria Luz Reflectancia Greenseeker

Medición del Cultivo Reflectancia, sensores montados a la maquinaria Weed - seeker

Medición del Cultivo Reflectancia, sensores montados a la maquinaria Greenseeker - Calibración Franjas de distintas dosisMicroparcelas con medición manual

Medición del Cultivo Reflectancia, 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 Terreno Electroconductividad D. L. Corwin* and S. M. Lesch

Medición del Terreno Electroconductividad

N. R. Kitchen,* S. T. Drummond, E. D. Lund, K. A. Sudduth, and G. W. Buchleiter

Medición del Terreno Electroconductividad 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 Rendimiento

Medición del Terreno Topografía Matías Ruffo

Medición del Terreno Topografía Hipótesis Altura: Mayor %Arena Tosca Menor fertilidad Menor producitividad

Topografía vs Producción N S E O 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

Nutrientes PH Profundidad de tosca Profundidad de napa Sales Textura

Medición del Terreno Muestreo en Grilla

FÓSFORO. Haydée Steinbach y Roberto Alvarez

Medición del Terreno Muestreo en Grilla

Análisis Enero 2003 Girasol Noviembre 2003 Trigo Enero 2005 Girasol Rendimiento Imágenes Satelitales Totografía

Herramientas de Análisis de la Heterogeneidad 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 Rendimiento Relativo (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)

Análisis Imágenes Satelitales Enero 2003 Girasol Noviembre 2003 Trigo Enero 2005 Girasol

Enero 2003 GirasolNoviembre 2003 TrigoEnero 2005 Girasol Muy alto potencial Muy bajo potencial Intermedio o Contrastante Índice Verde -+ Análisis Imágenes Satelitales

Análisis Estadísticas Descriptivas Superficie del lote: 170 has.

Análisis Variabilidad Intra

Análisis Espacio-Temporales

Análisis Espacio-Temporales Rancagua (Pampa Ondulada) – 2001 soja 2da2002 – 2003 maíz 3 ambientes -

Relación Rinde Topografía Rinde Relativo Promedio + -

Relación Rinde Topografía Rinde Relativo Promedio + -

Rancagua (Pampa Ondulada) 3 ambientes soja1ra + -

Análisis Espacio-Temporales Rancagua (Pampa Ondulada)

Maíz Soja Bajo Maíz, alto Soja Rinde alto Maíz, bajo Soja Análisis Espacio-Temporales Balcarce (Pampa Serrana)

Consistencia/Predictibilidad temporal Pampa Arenosa Pampa Ondulada

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 Insumos Un Ejemplo

Análisis Económico Previo

Ensayos y Aplicación Variable Dosis alta Dosis baja Dosis intermedia Mapas de siembra y fertilización

Análisis Económico Final