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Registro completo
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Biblioteca (s) : |
INIA Tacuarembó. |
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Fecha : |
21/02/2014 |
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Actualizado : |
01/04/2019 |
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Tipo de producción científica : |
Documentos |
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Autor : |
GONZÁLEZ, A.; MAC GREGOR, J. |
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Afiliación : |
ALEJANDRO GONZÁLEZ; JUAN MAC GREGOR. |
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Título : |
Distintos marcos de plantación para Eucalyptus globulus en el litoral atlántico del Uruguay. |
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Fecha de publicación : |
2011 |
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Fuente / Imprenta : |
ln: INIA TACUAREMBÓ. PROGRAMA NACIONAL DE INVESTIGACIÓN EN PRODUCCIÓN FORESTAL. Forestal en zona sureste. Día de Campo, 29 de abril, Tacuarembó, 2011. Tacuarembó (Uruguay): INIA, 2011. |
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Páginas : |
p. 21-29 |
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Serie : |
(INIA Serie Actividades de Difusión; 644) |
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Idioma : |
Español |
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Contenido : |
El objetivo del presente trabajo es evaluar y analizar el efecto de cinco densidades iniciales de plantación a los 8 ½ años de edad, sobre el diámetro medio, altura media, volumen medio individual, volumen total por hectárea y supervivencia. Las densidades iniciales ensayadas fueron: 800, 1100, 1400, 1700 y 2000 árboles por hectárea. |
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Thesagro : |
EUCALYPTUS GLOBULUS. |
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Asunto categoría : |
K10 Producción forestal |
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URL : |
http://www.ainfo.inia.uy/digital/bitstream/item/12574/1/sad6444P21-29.pdf
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Marc : |
LEADER 01001naa a2200169 a 4500
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100 1 $aGONZÁLEZ, A.
245 $aDistintos marcos de plantación para Eucalyptus globulus en el litoral atlántico del Uruguay.
260 $c2011
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490 $a(INIA Serie Actividades de Difusión; 644)
520 $aEl objetivo del presente trabajo es evaluar y analizar el efecto de cinco densidades iniciales de plantación a los 8 ½ años de edad, sobre el diámetro medio, altura media, volumen medio individual, volumen total por hectárea y supervivencia. Las densidades iniciales ensayadas fueron: 800, 1100, 1400, 1700 y 2000 árboles por hectárea.
650 $aEUCALYPTUS GLOBULUS
700 1 $aMAC GREGOR, J.
773 $tln: INIA TACUAREMBÓ. PROGRAMA NACIONAL DE INVESTIGACIÓN EN PRODUCCIÓN FORESTAL. Forestal en zona sureste. Día de Campo, 29 de abril, Tacuarembó, 2011. Tacuarembó (Uruguay): INIA, 2011.
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Esconder MarcPresentar Marc Completo |
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Registro original : |
INIA Tacuarembó (TBO) |
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Biblioteca
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Identificación
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Origen
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Tipo / Formato
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Clasificación
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Cutter
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Registro
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Volumen
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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. |
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Registro completo
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Biblioteca (s) : |
INIA La Estanzuela. |
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Fecha actual : |
05/06/2018 |
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Actualizado : |
27/01/2021 |
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Tipo de producción científica : |
Artículos en Revistas Indexadas Internacionales |
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Circulación / Nivel : |
Internacional - -- |
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Autor : |
BERGER, A.; ETTLIN , G.; QUINCKE, CH.; RODRÍGUEZ-BOCCAB, P. |
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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. |
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Título : |
Predicting the Normalized Diference Vegetation Index (NDVI) by training a crop growth model with historical data. |
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Fecha de publicación : |
2019 |
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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 |
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DOI : |
10.1016/j.compag.2018.04.028 |
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Idioma : |
Inglés |
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Notas : |
Article history: Received 29 December 2017/ Revised 17 April 2018/ Accepted 29 April 2018/ Available online 10 May 2018. |
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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. |
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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. |
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Thesagro : |
CULTIVOS; GLICINE MAX; MEJORAMIENTO DE CULTIVOS; SOJA. |
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Asunto categoría : |
F01 Cultivo |
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Marc : |
LEADER 02044naa a2200349 a 4500
001 1058666
005 2021-01-27
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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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Registro original : |
INIA La Estanzuela (LE) |
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