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<title>Modelización predictiva del rendimiento en maíz mediante índices de vegetación</title>
<creator>Rodríguez Fernández, José</creator>
<contributor>Marcos Robles, José Luis</contributor>
<contributor>Universidad de Valladolid. Escuela Técnica Superior de Ingenierías Agrarias</contributor>
<description>Los 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.&#xd;
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.</description>
<date>2024-02-21</date>
<date>2024-02-21</date>
<date>2023</date>
<type>info:eu-repo/semantics/masterThesis</type>
<identifier>https://uvadoc.uva.es/handle/10324/66339</identifier>
<language>spa</language>
<rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</rights>
<rights>http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/</rights>
<rights>Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional</rights>
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