Artículo:
Sistema predictivo de la productividad en el cultivo de caña de azúcar a corto plazo

Fecha

2024-06-17

Editor

Sistedes

Publicado en

Actas de las XXVIII Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2024)

Licencia Creative Commons

Resumen

Un sistema predictivo de toneladas de caña por hectarea es clave para poder analizar la respuesta del cultivo a las diferentes condiciones metereológicas y a las actividades agrícolas que se realicen. En este trabajo se presenta un sistema basado en aprendizaje automático centrado en el análisis del índice vegetativo NDVI que permite realizar una predicción desde el quinto al duodécimo mes de cultivo, obteniendo en el último mes un coeficiente de determinación del 82% con un 3,2% de error en la predicción y reduciendo en un 54% el error comparado con la estimación convencional realizada por el administrador agrícola.

Descripción

Acerca de Morales Lemus, Joel Estuardo

Palabras clave

Sugarcane, NDVI, Multivariate Analysis, Machine Learning, Predictive Models
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