2026-05-06T00:02:12Zhttps://uvadoc.uva.es/oai/requestoai:uvadoc.uva.es:10324/579402023-01-11T20:01:51Zcom_10324_38col_10324_852
UVaDOC
advisor
González Arteaga, María Teresa
advisor
Río Briones, Gustavo
author
Valerieva Ivanova, Dilyana
editor
Universidad de Valladolid. Facultad de Ciencias
2023-01-11T08:25:30Z
2023-01-11T08:25:30Z
2022
https://uvadoc.uva.es/handle/10324/57940
El presente Trabajo Fin de Grado se realiza en colaboración con el Instituto Tecnológico Agrario de Castilla y León (ITACYL) en el Plan Director de lucha contra las plagas agrícolas. La plaga en concreto que se estudia es la roya amarilla, una enfermedad que afecta a tres de las producciones principales en Castilla y León: el trigo, la cebada y el tripticale.
El objetivo principal del proyecto es el desarrollo de un modelo machine learning exhaustivo que permita predecir de forma temprana la aparición de roya amarilla. Para alcanzar el mismo es necesario integrar información procedente de diversas fuentes que incluyen dos determinantes clave en el desarrollo de la plaga: las condiciones meteorológicas, recogidas por las estaciones meteorológicas de la Agencia Estatal de Meteorología de España y por las estaciones meteorológicas de la red Inforiego del Instituto Tecnológico Agrario y la evolución del cultivo en distintas parcelas de Castilla y León registrada por los técnicos del ITACYL.
El desarrollo del trabajo sigue la metodología de ciencias de datos propuesta por International Business Machines Corporation o IBM e incluye: la comprensión del problema a abordar, una descripción del enfoque analítico a seguir, la descripción, limpieza y tratamiento de los datos, el modelado y la evaluación de los modelos.
Como resultado se obtiene un modelo de regresión con árboles de decisión bastante acertado y razonable que captura la tendencia de desarrollo de la plaga en los últimos meses de la campaña del cultivo.
spa
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Evaluación de modelos para la predicción de la plaga Roya
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
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URL
https://uvadoc.uva.es/bitstream/10324/57940/1/TFG-G5967.pdf
File
MD5
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4890114
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