herramientas de detección gustavo ariel sznaider ignacio ferlijiwskyj departamento de métodos...

Herramientas de Detección

Gustavo Ariel SznaiderIgnacio Ferlijiwskyj

Departamento de Métodos Cuantitativos y Sistemas de InformaciónFacultad de Agronomía, UBA


Ejercicio bùsqueda bibliogràfica•Explicaciòn general•Grano de informaciòn•Explicaciòn Agronòmica•Sistemas productivos y regiones donde se puede usar•Relaciòn con el esquema

Verificación Validación

Verificación Validación

0

20

40

60

80

100

120

113101 113105 121902 212307

TC

H


1. Medición del cultivo

2. Medición de las características del terreno

Monitores de rendimiento

Sensores espectrales remotos y terrestres

Topografía

Mapas de suelo

Electroconductividad

Mapas de Tosca

Napas (agua freática)

Medición del CultivoMONITOR DE RINDE

Fuerza = Masa * Aceleración

ImpactoFuerza

Masa ? = Fuerza * AceleraciónFlujo = Masa / hora


- Gran cantidad de datos- Ruido (errores de operación / calibración)- Dificultad de interpretación de patrones temporales

2000 2001 2002 2003 2004 2005


Datos de Monitor de rendimiento

Filtrado de Errores

Error por cambio de velocidad

Filtrado de Errores

Filtrado de Errores

G. C. Simbahan, A. Dobermann,* and J. L. Ping

Filtrado de Errores

Validación de Algoritmos


Quitar 1000 datos al azar

Datos de Rendimiento

1000 datos extraídos

Datos de RendimientoRemanente

Filtrar Errores

Datos de RendimientoRemanentes y Filtrados

Interpolar, Comparar y Estimar Diferencias

Error Medio Absoluto Cuadrado medio del

Error (RMSE)

Diferencias de calibración entre cosechadoras

Corrección diferencias de calibración entre cosechadoras

Corrección y filtrado de datos erroneos

Medición del CultivoImágenes Satelitales

Índice Verde

- +

Resolución espacial: 30 mts.

Correlación Imágenes - Rinde

Monitor RindeSoja 2005

Índice verde Enero 2005

- +

Medición del CultivoSensores espectrales montados a la maquinaria

Lu

z

Reflectan

cia

Greenseeker

Medición del CultivoReflectancia, sensores montados a la maquinaria

Weed - seeker


Greenseeker - Calibración

Franjas de distintas dosis Microparcelas con medición manual


-Visualmente establecer cual es el tratamiento de menor dosis de N que no posee diferencias productivas con aquél de máxima dosis-Seleccionar este como el nivel de Fertilidad a alcanzar

Greenseeker - Calibración

Medición del TerrenoElectroconductividad

D. L. Corwin* and S. M. Lesch


N. R. Kitchen,* S. T. Drummond, E. D. Lund, K. A. Sudduth, and G. W. Buchleiter


Agua Disponible para Cultivo => Electroconductividad

Salinidad => Electroconductividad

Mediciones del Terreno: Profundidad de Napa

Nosetto, Jobbagy, Jackson , Sznaider. Field Crops Reserch 2009

gus

Comentar que -desde 2006 estamos trabajando con el GEA (Instituto de Matemática Aplicada) y Jobbagy-implementamos sistemas de monitoreo continuo de napa (relevamiento altimétrico + perforaciones en lugares estratégicos + interpolación)-Incorporamos prof. napa a los AHE -Se conoce la profunidad de napa por ambiente y esto aporta a la decisión de dosis

Napa vs Rendimiento

Efecto Negativo de la Napa

Efecto Positivo

Sin Efecto

Eje X Profundidad Napa

Eje

Y R

end

imie

nto

Medición del TerrenoTopografía

Matías Ruffo

Medición del TerrenoTopografía

HipótesisAltura:

•Mayor %Arena

•Tosca

•Menor fertilidad

•Menor producitividad

Topografía vs Producción

N

S

EO

Producción(IV)

- +


N

S

E

O

Producción(IV)

- +


N

S

E

O

Ladera Sur Alto IV

Ladera Norte Bajo IV

Producción(IV)

- +


N

S

E

O

Ladera Sur Alta Pruduc.

Ladera Norte Baja Produc.

Producción(IV)

- +


Disociación Altura Producción

Curvatura

Aspecto (orientación)

Otra info

Medición del Terreno Muestreo en Grilla


Nutrientes

PH

Profundidad de tosca

Profundidad de napa

Sales

Textura


FÓSFORO. Haydée Steinbach y Roberto Alvarez

0

100

200

300

400

500

600

0 20 40 60 80 100

Número de submuestras

Dife

renc

ia c

on m

edia

(%)

Labrado

0

100

200

300

400

500

600

0 20 40 60 80 100

Número de submuestras

Dife

renc

ia c

on m

edia

(%)

Siembra directa

Análisis

2000 2001 2002 2003 2004 2005

Enero 2003Girasol

Noviembre 2003Trigo

Enero 2005Girasol

Rendimiento

Imágenes Satelitales

Totografía

Herramientas de Análisis de la Heterogeneidad

2005

2006

2004

Delimitación

Alto Potencial

Bajo Potencial

Técnicas de Delimitación de Ambientes

A ojo

Cluster Analysis

Segmentación de imágenes

Algoritmos de umbrales móviles

Algoritmos evolutivos

Herramientas de Análisis y Validación

Estadísticas de Rendimiento por Ambiente

Variabilidad interAnual

Estabilidad/Riesgo

Variabilidad interCultivos

Variabilidad dentro de cada Ambiente

Predictibilidad

Análisis Mapas de rinde

- +10.8 1.2

Rendimiento Relativo Rendimiento Relativo (rendimiento píxel / rendimiento promedio del lote)(rendimiento píxel / rendimiento promedio del lote)

Bajo rendimiento

Alto rendimiento

Muy alto rendimiento

Intermedio o contrastante

Muy bajo rendimiento

2) Análisis de Heterogeneidad (Cluster Analysis)

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

SOYBEAN YIELD 2001

MA

IZE

YIE

LD

200

2

Análisis Imágenes Satelitales

Enero 2003Girasol

Noviembre 2003Trigo

Enero 2005Girasol

Enero 2003 Girasol Noviembre 2003 Trigo Enero 2005 Girasol

Muy alto potencial

Muy bajo potencial

Intermedio o Contrastante

Índice Verde - +

Análisis Imágenes Satelitales

AnálisisEstadísticas Descriptivas

Superficie del lote: 170 has.

Análisis Variabilidad Intra

0.00%

10.00%

20.00%

30.00%

40.00%

50.00%

60.00%

70.00%

80.00%

90.00%

100.00%

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7

Rendimiento Relativo

Frec

uenc

ia a

cum

ulad

a

Análisis Espacio-Temporales

0.00

0.20

0.40

0.60

0.80

1.00

1.20

1.40

1.60

1999-2000-soja32 qq/ha

2000-2001-maiz61 qq/ha

2003-2004-maiz111 qq/ha

2004-2005 trigo50qq

2005-2006 maiz106 qq

Re

nd

imie

nto

Re

lati

vo

Muy bajo Rendimiento

Bajo rendimiento

Intermedio o contrastante

Buen rendimiento

Muy buen rendimiento

Análisis Espacio-Temporales Rancagua (Pampa Ondulada)

- +

2000 – 2001 soja 2da 2002 – 2003 maíz

3 ambientes

-

Relación Rinde Topografía

Rinde Relativo Promedio

+-

Rancagua (Pampa Ondulada)

3 ambientes 2005-2006-soja1ra

+-

0.00

0.20

0.40

0.60

0.80

1.00

1.20

1.40

2000-2001-soj2da

2002-2003-maiz 2005-2006-soja

Ren

dim

ien

to R

elat

ivo

Análisis Espacio-Temporales Rancagua (Pampa Ondulada)

Maíz 2004-2005 Soja 2005-2006

Bajo Maíz, alto Soja

Rinde alto Maíz, bajo Soja

Análisis Espacio-Temporales Balcarce (Pampa Serrana)

0.00

0.20

0.40

0.60

0.80

1.00

1.20

1.40

1.60

2004-2005 maiz 2005-2006-soja

Ren

dim

ient

o R

elat

ivo

bajo Maiz alto Soja

Intermedio

alto Maíz bajo Soja

Análisis Espacio-Temporales Balcarce (Pampa Serrana)

Consistencia/Predictibilidad temporal

0.00

0.20

0.40

0.60

0.80

1.00

1.20

1.40

1999-2000-soja 32 qq/ha

2000-2001-maiz 61 qq/ha

2003-2004-maiz 111

qq/ha

2004-2005trigo 50qq

2005-2006maiz 106 qq

Re

nd

imie

nto

Re

lati

vo

Pampa ArenosaPampa Ondulada

0.00

0.20

0.40

0.60

0.80

1.00

1.20

1.40

2000-2001-soj2da

2002-2003-maiz 2005-2006-sojaR

end

imie

nto

Rel

ativ

o

Efecto del clima sobre la Estabilidad de los Patrones EspacioTemporales

Consistencia (Amplificación)

Interacción Topografía- Heladas-Sequías

Interacción micro/macro topografía - clima

Inspección a campo

-inspección a campo (gps)-muestreo de suelos-conclusiones agronómicas

Aplicación Variable de InsumosUn Ejemplo

Análisis Económico Previo

Ensayos y Aplicación Variable

Dosis alta

Dosis baja

Dosis intermedia

Mapas de siembra y fertilización

Análisis Económico Final

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