Aplicación y validación de metodologías de zonificación y modelos de simulación para la gestión de grandes superficies de cultivo de tomate para industria en las vegas bajas del Guadiana
Notice bibliographique
Résumé
La tesis está compuesta por 4 capítulos:\n\n\n\nCapítulo uno: se expone la combinación la Conductividad Eléctrica Aparente, y el Índice Normalizado de Vegetación (NDVI). El estudio se llevó a cabo en una parcela comercial de tomate para industria, donde mapas predictivos de CEa y NDVI desarrollados mediante un análisis geoestadístico fueron comparados con la producción final obtenida en el cultivo.\n\n\n\nCapítulo dos: se utilizó la fuerte relación existente entre la textura del suelo y la CEa para evaluar una metodología encaminada a zonificar los terrenos agrícolas desde el punto de vista del manejo del riego, mediante el uso de un análisis geoestadístico de regresión krigeado, donde las variables utilizadas fueron la conductividad eléctrica aparente del terreno y los datos analizados en laboratorio derivados de un muestreo de suelo guiado en función de la conductividad eléctrica aparente.\n\n\n\nCapítulo tres: se desarrolló una metodología basada en la capacidad predictiva del índice de vegetación normalizado sobre la productividad del cultivo. Se realizó un mapa de NVDI que fue utilizado para la posterior realización de un muestreo guiado de producción, como variable principal se utilizaron los datos de producción obtenidos en campo, y como variable secundaria los valores de índice de vegetación normalizado desarrollados sobre el cultivo.\n\n\n\nCapítulo cuatro: se evaluó la utilidad del uso combinado de los modelos de simulación implementados con técnicas de agricultura de precisión. En este capítulo se utilizó la metodología de zonificación de suelo desarrollada en el capítulo dos para establecer puntos de control, dichos puntos fueron utilizados para evaluar la capacidad del modelo de simulación AquaCrop para determinar la productividad del cultivo.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».