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Registro completo
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Biblioteca (s) : |
INIA Tacuarembó. |
Fecha : |
21/02/2014 |
Actualizado : |
26/06/2019 |
Tipo de producción científica : |
Artículos en Revistas Agropecuarias |
Autor : |
MARANGES, M.; DO CANTO, J.; GUTIERREZ, F.; REYNO, R.; ROSSI, C.; LATTANZI, F.; DÍAZ, J.; STEWART, A. |
Afiliación : |
MARÍA MARANGES BORDABEHERE, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay.; JAVIER DO CANTO FAGUNDEZ, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; FELIX ALBERTO GUTIERREZ ZAMIT, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; RAFAEL ALEJANDRO REYNO PODESTA, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; CARLOS ALBERTO ROSSI RODRIGUEZ, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; FERNANDO A. LATTANZI, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; PGG Wrightson; PGG Wrightson. |
Título : |
Festuca "RIZAR": una nueva opción rizomatosa de alta productividad, persistencia y rusticidad. |
Fecha de publicación : |
2019 |
Fuente / Imprenta : |
Revista INIA Uruguay, 2019, no. 56, p. 40-42. |
Serie : |
(Revista INIA; 56) |
ISSN : |
1510-9011 |
Idioma : |
Español |
Contenido : |
La festuca es la gramínea perenne más utilizada en Uruguay (INAE, 2018) debido a su amplia adaptación a diferentes ambientes, alta productividad, estabilidad y muy buena asociación con leguminosas. |
Palabras claves : |
PASTURE; RIZAR. |
Thesagro : |
GRAMINEAS PERENNES. |
Asunto categoría : |
F01 Cultivo |
URL : |
http://www.ainfo.inia.uy/digital/bitstream/item/12908/1/Revista-INIA-56-p.40-42.pdf
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Marc : |
LEADER 00900naa a2200265 a 4500 001 1027144 005 2019-06-26 008 2019 bl uuuu u00u1 u #d 022 $a1510-9011 100 1 $aMARANGES, M. 245 $aFestuca "RIZAR"$buna nueva opción rizomatosa de alta productividad, persistencia y rusticidad. 260 $c2019 490 $a(Revista INIA; 56) 520 $aLa festuca es la gramínea perenne más utilizada en Uruguay (INAE, 2018) debido a su amplia adaptación a diferentes ambientes, alta productividad, estabilidad y muy buena asociación con leguminosas. 650 $aGRAMINEAS PERENNES 653 $aPASTURE 653 $aRIZAR 700 1 $aDO CANTO, J. 700 1 $aGUTIERREZ, F. 700 1 $aREYNO, R. 700 1 $aROSSI, C. 700 1 $aLATTANZI, F. 700 1 $aDÍAZ, J. 700 1 $aSTEWART, A. 773 $tRevista INIA Uruguay, 2019, no. 56, p. 40-42.
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Registro original : |
INIA Tacuarembó (TBO) |
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Registro
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Estado
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| Acceso al texto completo restringido a Biblioteca INIA La Estanzuela. Por información adicional contacte bib_le@inia.org.uy. |
Registro completo
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Biblioteca (s) : |
INIA La Estanzuela. |
Fecha actual : |
05/06/2018 |
Actualizado : |
27/01/2021 |
Tipo de producción científica : |
Artículos en Revistas Indexadas Internacionales |
Circulación / Nivel : |
Internacional - -- |
Autor : |
BERGER, A.; ETTLIN , G.; QUINCKE, CH.; RODRÍGUEZ-BOCCAB, P. |
Afiliación : |
ANDRES GUSTAVO BERGER RICCA, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; GUILLERMO ETTLIN, Instituto de Computación, Facultad de Ingeniería, Universidad de la República.; CHRISTOPHER QUINCKE, Instituto de Computación, Facultad de Ingeniería, Universidad de la República.; PABLO RODRÍGUEZ-BOCCAB, Instituto de Computación, Facultad de Ingeniería, Universidad de la República. |
Título : |
Predicting the Normalized Diference Vegetation Index (NDVI) by training a crop growth model with historical data. |
Fecha de publicación : |
2019 |
Fuente / Imprenta : |
Computers and Electronics in Agriculture, Volume 161, June 2019, Pages 305-311, 2019.Doi: https://doi.org/10.1016/j.compag.2018.04.028 |
DOI : |
10.1016/j.compag.2018.04.028 |
Idioma : |
Inglés |
Notas : |
Article history: Received 29 December 2017/ Revised 17 April 2018/ Accepted 29 April 2018/ Available online 10 May 2018. |
Contenido : |
ABSRACT:
Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) is an important remote measurement in agriculture because it has a high correlation with crop growth and yield result. In this paper, we present a methodology to predict the NDVI by training a crop growth model with historical data. Although we use a very simple soybean growth model, the methodology could be extended to other crops and more complex models. The training process is an optimization problem, that is solved using the spectral projected gradient method. The quality of the prediction
is measured by computing the Root-Mean-Square Error (RMSE) between predicted and true values, obtaining an error lower than 9%, which improves the results obtained by simple forecast techniques used as baseline estimators. |
Palabras claves : |
CROP GROWTH; CROP GROWTH MODEL; ÍNDICE DE VEGETACIÓN; NORMALIZED DIFFERENCE VEGETATION INDEX; PREDICTIVE ANALYSIS; REMOTE MEASUREMENT; ROOT MEAN SQUARE ERRORS; SOYBEAN CROP; SPECTRAL PROJECTED GRADIENT METHOD; TRAINING PROCESS. |
Thesagro : |
CULTIVOS; GLICINE MAX; MEJORAMIENTO DE CULTIVOS; SOJA. |
Asunto categoría : |
F01 Cultivo |
Marc : |
LEADER 02044naa a2200349 a 4500 001 1058666 005 2021-01-27 008 2019 bl uuuu u00u1 u #d 024 7 $a10.1016/j.compag.2018.04.028$2DOI 100 1 $aBERGER, A. 245 $aPredicting the Normalized Diference Vegetation Index (NDVI) by training a crop growth model with historical data.$h[electronic resource] 260 $c2019 500 $aArticle history: Received 29 December 2017/ Revised 17 April 2018/ Accepted 29 April 2018/ Available online 10 May 2018. 520 $aABSRACT: Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) is an important remote measurement in agriculture because it has a high correlation with crop growth and yield result. In this paper, we present a methodology to predict the NDVI by training a crop growth model with historical data. Although we use a very simple soybean growth model, the methodology could be extended to other crops and more complex models. The training process is an optimization problem, that is solved using the spectral projected gradient method. The quality of the prediction is measured by computing the Root-Mean-Square Error (RMSE) between predicted and true values, obtaining an error lower than 9%, which improves the results obtained by simple forecast techniques used as baseline estimators. 650 $aCULTIVOS 650 $aGLICINE MAX 650 $aMEJORAMIENTO DE CULTIVOS 650 $aSOJA 653 $aCROP GROWTH 653 $aCROP GROWTH MODEL 653 $aÍNDICE DE VEGETACIÓN 653 $aNORMALIZED DIFFERENCE VEGETATION INDEX 653 $aPREDICTIVE ANALYSIS 653 $aREMOTE MEASUREMENT 653 $aROOT MEAN SQUARE ERRORS 653 $aSOYBEAN CROP 653 $aSPECTRAL PROJECTED GRADIENT METHOD 653 $aTRAINING PROCESS 700 1 $aETTLIN , G. 700 1 $aQUINCKE, CH. 700 1 $aRODRÍGUEZ-BOCCAB, P. 773 $tComputers and Electronics in Agriculture, Volume 161, June 2019, Pages 305-311, 2019.Doi: https://doi.org/10.1016/j.compag.2018.04.028
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