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dc.contributor.advisorMarcos Robles, José Luis es
dc.contributor.authorRodríguez Fernández, José
dc.contributor.editorUniversidad de Valladolid. Escuela Técnica Superior de Ingenierías Agrarias es
dc.date.accessioned2024-02-21T11:14:59Z
dc.date.available2024-02-21T11:14:59Z
dc.date.issued2023
dc.identifier.urihttps://uvadoc.uva.es/handle/10324/66339
dc.description.abstractLos modelos de simulación son una herramienta con la que se pueden estimar diferentes variables como la cantidad de insumos a utilizar, la producción de cada área cultivada o, simplemente prever tendencias a medio o largo plazo. En este caso, puesto que trabajo en una de las empresas más importantes de semillas de maíz para la zona (Corteva Agriscience y su plataforma de semillas Pioneer), me ha parecido interesante utilizar algunas de las herramientas con las que asesoramos a nuestros agricultores para hacer una modelización predictiva del rendimiento de maíz en una parcela conocida. Para ello, también se van a utilizar otros instrumentos que forman parte de la llamada Agricultura Digital, tales como índices de vegetación, mapas de rendimiento, aplicaciones agrícolas... y otra serie de herramientas utilizadas en inteligencia artificial y Machine Learning, tan de moda en la actualidad.es
dc.format.mimetypeapplication/pdfes
dc.language.isospaes
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subject.classificationMachine learninges
dc.subject.classificationNDVIes
dc.subject.classificationAgricultura digitales
dc.titleModelización predictiva del rendimiento en maíz mediante índices de vegetaciónes
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises
dc.description.degreeMáster en Ingeniería Agronómicaes
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.subject.unesco3103.01 Producción de Cultivoses
dc.subject.unesco1203.26 Simulaciónes
dc.subject.unesco3103.08 Gestión de la Producción Vegetales


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