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Registro completo
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Biblioteca (s) : |
INIA Treinta y Tres. |
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Fecha : |
21/02/2014 |
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Actualizado : |
17/04/2018 |
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Tipo de producción científica : |
Documentos |
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Autor : |
DEAMBROSI, E.; MENDEZ, R.; CASTILLO, J. |
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Afiliación : |
ENRIQUE GERMAN DEAMBROSI CHURRUT, Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA), Uruguay; RAMON FELIPE MENDEZ LARROSA, Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA), Uruguay; EMILSE JESUS CASTILLO VELAZQUEZ, Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA), Uruguay. |
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Título : |
Manejo alternativo del nitrógeno y fósforo en un cultivo de arroz. |
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Fecha de publicación : |
2011 |
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Fuente / Imprenta : |
ln: INIA TREINTA Y TRES. Arroz: Resultados experimentales 2010-2011. Treinta y Tres (Uruguay): INIA, 2011. |
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Páginas : |
C. 3 p.6-9 |
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Serie : |
(INIA Serie Actividades de Difusión; 651) |
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Idioma : |
Español |
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Thesagro : |
ARROZ; FERTILIZACION FOSFATADA; FERTILIZACION NITROGENADA; MANEJO DEL SUELO; URUGUAY. |
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Asunto categoría : |
P30 Ciencia del suelo y manejo del suelo |
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URL : |
http://www.ainfo.inia.uy/digital/bitstream/item/9266/1/Ad-651-cap.3-p.6-9.pdf
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Marc : |
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Esconder MarcPresentar Marc Completo |
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Registro original : |
INIA Treinta y Tres (TT) |
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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 : |
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005 2021-01-27
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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
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653 $aSPECTRAL PROJECTED GRADIENT METHOD
653 $aTRAINING PROCESS
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700 1 $aQUINCKE, CH.
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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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