AgroML: un repositorio de código abierto para predecir la evapotranspiración de referencia en diferentes condiciones geoclimáticas utilizando modelos de aprendizaje automático y basados en transformadores
Autores: Bellido-Jiménez, Juan Antonio; Estévez, Javier; Vanschoren, Joaquin; García-Marín, Amanda Penélope
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
AgroML: un repositorio de código abierto para predecir la evapotranspiración de referencia en diferentes condiciones geoclimáticas utilizando modelos de aprendizaje automático y basados en transformadores
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Agronomía y Ciencia de los Cultivos
Palabras clave
Pronóstico
Evapotranspiración
Modelos de aprendizaje automático
Parámetros basados en temperatura
Series temporales
Región de Andalucía
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 24
Citaciones: Sin citaciones
Predecir con precisión los valores de evapotranspiración de referencia (ET) es crucial para mejorar la programación de riego de cultivos, permitiendo decisiones de planificación anticipadas y una gestión optimizada de los recursos hídricos y la producción agrícola.
Descripción
Predecir con precisión los valores de evapotranspiración de referencia (ET) es crucial para mejorar la programación de riego de cultivos, permitiendo decisiones de planificación anticipadas y una gestión optimizada de los recursos hídricos y la producción agrícola.