Validación AHE Cátedra de Métodos Cuantitativos Aplicados Centro de Servicios Informáticos Facultad de Agronomía UBA Gustavo Sznaider, Ignacio Ferlijiwskyj, Gabriel Obregon, Marcos Sobral
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
ADP. Agro Data Processor 56061, , , ,0,2, ,x,1, ,0, , , , , , ,0,2, ,x,1, ,86, , , , , , ,0,2, ,x,1, ,148, , , , , , ,0,2, ,x,1, ,159, , , , , , ,0,2, ,x,1, ,164, , , , , , ,0,2, ,x,1, ,162, , , ADP INPUT OUTPUT
Análisis de Patrones Espacio Temporales Rendimiento - + alto bajo potencial Intermedio CLUSTER ANALISYS 2004 maíz2006 maiz2005 trigo
Validación de la Metodología bajo potencial alto Intermedio MODELO PREDICTIVO en base a datos de años anteriores Rendimiento - Mapa de Rendimiento 2008 Maíz +
Validación de la Metodología bajo potencial Rendimiento - Mapa de Rendimiento 2008 Maíz alto Intermedio MODELO PREDICTIVO en base a datos de años anteriores +
Validación de la Metodología + Rendimiento - Mapa de Rendimiento 2008 Maíz MODELO IDEAL (ajustado para 2008 Maíz) alto bajo potencial Intermedio
Validación de la metodología MODELO PREDICTIVOMODELO IDEAL 2008 Calidad ADP : R 2 PREDICCIÓN / R 2 IDEAL
Validación de la Metodología
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