Validación AHE

Cátedra de Métodos Cuantitativos AplicadosCentro de Servicios Informáticos Facultad de Agronomía UBA

Gustavo Sznaider, Ignacio Ferlijiwskyj, Gabriel Obregon, Marcos Sobral

Contexto

Presentación General

Heterogeneidad Espacial

Oportunidades de optimización de aplicación de insumos (Agricultura de Precisión)

Detección Heterogeneidad (sistema ADP)

Validación de la metodología

Análisis de Heterogeneidad Espacial

Valor Predictivo

ADP. Agro Data Processor

56061,-34.40689149,-61.56737713,91.560000,0,2,0.000000,x,1,0.000000,0,36.864000,0.000000,11.00000056146,-34.40682842,-61.56729637,91.280000,0,2,0.000000,x,1,5.180000,86,36.864000,0.000000,11.00000056153,-34.40687992,-61.56719924,91.110000,0,2,0.000000,x,1,5.930000,148,36.864000,0.000000,11.00000056160,-34.40697445,-61.56714492,91.490000,0,2,0.000000,x,1,6.090000,159,36.864000,0.000000,11.00000056166,-34.40706630,-61.56710715,91.790000,0,2,0.000000,x,1,6.280000,164,36.864000,0.000000,11.00000056172,-34.40715920,-61.56706884,92.040000,0,2,0.000000,x,1,6.270000,162,40.960000,0.000000,11.000000

ADP

INP

UT

OU

TP

UT

Análisis de Patrones Espacio Temporales

Rendimiento- +

alto

bajo potencial

Intermedio

CLUSTER ANALISYS

2004 maíz 2006 maiz2005 trigo

Validación de la Metodología

bajo potencial

alto

Intermedio

MODELO PREDICTIVOen base a datos de años anteriores

Rendimiento Promedio por Ambiente

0

20

40

60

80

100

120

1 2 3

Ambiente

Re

nd

imie

nto

QQ

/Ha

Rendimiento-

Mapa de Rendimiento 2008 Maíz

+

Validación de la Metodología

bajo potencial

Rendimiento-

Mapa de Rendimiento 2008 Maíz

alto

Intermedio

MODELO PREDICTIVO en base a datos de años anteriores

+

Validación de la Metodología

+Rendimiento

-

Mapa de Rendimiento 2008 Maíz

MODELO IDEAL (ajustado para 2008 Maíz)

alto

bajo potencial

Intermedio

Validación de la metodología

MODELO PREDICTIVO MODELO IDEAL 2008

Calidad ADP :R2 PREDICCIÓN / R2 IDEAL

Validación de la Metodología

CE27 EC37 SA03imagen 2003-03-23 mapa de rinde 2007-soja imagen 2004-02-21imagen 2005-11-25 mapa de rinde 2006-maiz imagen 2004-03-09imagen 2007-02-22 imagen 2004-08-12

imagen 2004-10-18SI08 LH1718mapa de rinde 2007-trigo mapa de rinde 2007-sojamapa de rinde 2006-soja mapa de rinde 2006-maizmapa de rinde 2005-maiz mapa de rinde 2005-sojamapa de rinde 2004-soja2da

Imagen Satelital

lh1718 si08 ec37 sa03 ce27 PromedioRendimiento promedio qq/ha 80 108 94 90 30Rendimiento Relativo 0.54 0.72 0.38 0.76 0.85 0.65Rendimiento Relativo 1.03 1.01 1.05 1.04 0.95 1.02Rendimiento Relativo 1.31 1.22 1.28 1.24 1.23 1.26

R2 PREDICCIÓN 0.71 0.69 0.53 0.38 0.26 0.51

Monitor de Rendimieno

Validación de la Metodología

Validación de la Metodología

Imagen Satelital

lh1718 si08 ec37 sa03 ce27 Promedio

R2 PREDICCIÓN 0.71 0.69 0.53 0.38 0.26 0.51R2 IDEAL 0.88 0.86 0.86 0.74 0.83 0.83Calidad ADP 0.81 0.80 0.61 0.52 0.31 0.61

Monitor de Rendimieno

Conclusiones

Capacidad Predictiva61% de la variabilidad explicable, en

promedio80% máximo31% mínimo

Mapas de rendimiento mayor calidad que imágenes satelitales

74% vs 42%

Utilidad de los ambientes para la toma de decisión

Variabilidad no explicada menor a variabilidad climática