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Biblioteca (s) :  INIA Las Brujas.
Fecha :  19/06/2015
Actualizado :  19/06/2015
Tipo de producción científica :  Informes Agroclimáticos
Autor :  GIMENEZ, A.; CASTAÑO, J.; FUREST, J.; AUNCHAYNA, R.; CAL, A.; TISCORNIA, G.
Afiliación :  AGUSTIN EDUARDO GIMENEZ FUREST, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; JOSE PEDRO CASTAÑO SANCHEZ, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; JOSE MARIA FUREST CROCCO, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; ROSSINA MARIANA AUNCHAYNA REILLY, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; ADRIAN TABARE CAL ALVAREZ, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; GUADALUPE TISCORNIA TOSAR, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay.
Título :  Informe Agroclimático 2011 - Situación a Febrero.
Fecha de publicación :  2011
Fuente / Imprenta :  Montevideo (Uruguay): INIA, 2011.
Páginas :  4 p.
Idioma :  Español
Palabras claves :  AGROCLIMA; AGROCLIMATOLOGÍA; BOLETIN AGROCLIMÁTICO; CARACTERIZACIÓN AGROCLIMÁTICA; DIRECCION VIENTO; ESTACIONES AGROMETEOROLOGICAS; ESTACIONES AUTOMATICAS; ESTACIONES INIA; ESTADO DEL TIEMPO; ESTRÉS HÍDRICO; GRAFICAS AGROCLIMATICOS; GRAS; HELIOFANOGRAFO; INFORMACION SATELITAL; INUNDACIONES; LLUVIAS DIARIAS; MAXIMA; MEDIA; MINIMA; PANEL SOLAR; PERSPECTIVAS CLIMATICAS; PLUVIOMETRO; PRECIPITACION NACIONAL; PREVENCION HELADAS; PRONOSTICO; SENSOR; SIMETRICO; TANQUE A; TERMOCUPLAS; TERMOHIDROGRAFO; VARIABLES AGROCLIMATICAS; VELETA.
Thesagro :  AGROCLIMATOLOGIA; CAMBIO CLIMATICO; CLIMA; CLIMATOLOGIA; ESTACIONES METEOROLOGICAS; ESTRES HIDRICO; EVAPORACION; EVAPOTRANSPIRACION; HUMEDAD; HUMEDAD RELATIVA; LLUVIA; METEOROLOGIA; PERSPECTIVAS; PLUVIOMETROS; PRONOSTICO DEL TIEMPO; SENSORES; SISTEMAS; SISTEMAS DE INFORMACION; SUELO; TEMPERATURA; TERMOMETROS.
Asunto categoría :  P40 Meteorología y climatología
URL :  http://www.ainfo.inia.uy/digital/bitstream/item/4695/1/Inf.Agr.-febrero-2011.pdf
http://www.inia.uy/Publicaciones/Paginas/publicacion-2227.aspx
Marc :  Presentar Marc Completo
Registro original :  INIA Las Brujas (LB)
Biblioteca Identificación Origen Tipo / Formato Clasificación Cutter Registro Volumen Estado
LB100442 - 1INIDD - DDGRAS

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Acceso al texto completo restringido a Biblioteca INIA Las Brujas. Por información adicional contacte bibliolb@inia.org.uy.
Registro completo
Biblioteca (s) :  INIA Las Brujas.
Fecha actual :  08/06/2022
Actualizado :  08/06/2022
Tipo de producción científica :  Capítulo en Libro Técnico-Científico
Autor :  CAL, A.; PRECIOZZI, J.; MUSÉ, PABLO
Afiliación :  ADRIAN TABARE CAL ALVAREZ, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; JAVIER PRECIOZZI, IIE, Facultad de Ingeniería, Universidad de la Republica, Uruguay; Digital Sense, Uruguay; PABLO MUSÉ, IIE, Facultad de Ingeniería, Universidad de la Republica, Uruguay.
Título :  Automatic Classification of Agricultural Summer Crops in Uruguay. [Conference paper]
Complemento del título :  IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, IGARSS 2021, Brussels (Belgium) 12-16 July 2021. Code 176845.
Fecha de publicación :  2021
Fuente / Imprenta :  International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2021, pages 6520 - 6523. doi: http://doi.org/10.1109/IGARSS47720.2021.9555035
DOI :  10.1109/IGARSS47720.2021.9555035
Idioma :  Inglés
Notas :  Publisher: Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc. -- Sponsors: The Institute of Electrical and Electronics Engineers Geoscience and Remote Sensing Society (GRSS).
Contenido :  ABSTRACT - In this work, we present a study for the classification of summer crops on a nationwide perspective. Using both optical and radar satellite images, we implement a time-series classification algorithm using XGBoost. Two datasets with farm-level information were used: one with ground truth obtained directly from farmers' production and the other with declared crops obtained at the government level. The crops analyzed were corn, soybean, sorghum, and pastures. When trained and validated with ground truth, the classifier yields a F1-Score performance of 99% for soybean, and values higher than 80% for corn and sorghum. Predictions performed with this model on the dataset of declared crops lead to F1-Score values of 54, 97, and 50%, for corn, soybean, and sorghum, respectively. These low values for corn and sorghum indicate the presence of mislabeled data in that dataset, which in turns may suggest issues with the declarations provided by the farmers. ©2021 IEEE.
Palabras claves :  Data fusion; K-means; Laser radar; Radar imaging; Satellites; Soil preservation; Sustainable agriculture; XGBoost.
Asunto categoría :  A50 Investigación agraria
Marc :  Presentar Marc Completo
Registro original :  INIA Las Brujas (LB)
Biblioteca Identificación Origen Tipo / Formato Clasificación Cutter Registro Volumen Estado
LB103091 - 1PXIPC - DDIGARSS 2021
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