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Integración de datos de agricultura de precisión y modelado estadístico espacial para interpretar la productividad del maíz a escala de campo

Autores: Jiang, Guopeng; Grafton, Miles; Pearson, Diane; Bretherton, Mike; Holmes, Allister

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2019

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Acceso abierto

Artículo científico
2019

Integración de datos de agricultura de precisión y modelado estadístico espacial para interpretar la productividad del maíz a escala de campo


Categoría

Ciencias Agrícolas y Biológicas

Subcategoría

Ciencias Agrícolas y Biológicas Generales

Palabras clave

Variabilidad espacial
Nutrientes del suelo
Agua del suelo
Modelos de regresión lineal múltiple
Regresión Cubist
Redes neuronales feed-forward

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 43

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La complejidad de las interacciones entre factores limitantes de rendimiento como los nutrientes del suelo y el agua del suelo requiere un procesamiento estadístico especializado para poder cuantificar la variabilidad e informar así las prácticas de manejo de cultivos.

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