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Marcelo Ferreyra
Data Mining para Agricultura
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¿Qué es Data Mining?
Es el conjunto de herramientas y métodos que se usa para obtener información a partir de una gran cantidad de datos
Data
Mining
Base de
datos Variables Información
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Datos
Analistas Conocedores del
negocio
Los tres pilares del DM
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Se utiliza Data Mining en Agricultura para explicar la variabilidad
Mapa de Rendimiento
¿Qué variables condicionan el rendimiento en las distintas zonas y de qué manera lo hacen?
Objetivo del DM en AP
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Datos en AP La agricultura de precisión se nutre de datos de varias fuentes:
• Clima. Precipitaciones, temperaturas, vientos, radiación
• Propiedades físicas y químicas del suelo: nutrientes, Ph, salinidad, textura, humedad, % de arena
• Condiciones del cultivo: variedad, densidad y profundidad de siembra
• Aplicación de insumos: fertilizantes, herbicidas, insecticidas
• Rendimiento
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Datos Georeferenciados
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A fin de obtener datos de alta calidad es necesario controlar los errores. Las fuentes de errores más comunes son:
• Problemas mecánicos
• Problemas electrónicos
• Equivocaciones humanas
Calidad de los Datos
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Visualizando los Datos
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Comparando Mapas ¿Qué tan parecidos son estos mapas?
Vemos lo que esperamos ver
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Comparando Mapas
Los mapas se transforman en una grilla de números
Ahora es posible usar análisis estadísticos para saber qué tan similares son dos mapas
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Modelos de Predicción
Siembra
Fertilización
Cosecha
Estudio de suelo
Modelo
Los modelos representan las relaciones entre las variables
Datos
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Modelos de Predicción Los modelos representan relaciones entre las variables independientes y la variable dependiente
¿Qué forma tiene la relación?
Fertilizante Herbicida Insecticida Precipitación
Rendimiento
Responden a preguntas tales como: ¿Qué variable es más importante?
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Una vez que se entienden las relaciones entre las distintas variables es posible usar los modelos para controlar un resultado mediante la generación de prescripciones
Modelos para Controlar
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Proceso de Mejor Continua
GPS
Trabajo con Tecnología GPS
Captura de datos
Análisis de datos para extraer información
Toma de decisiones
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Etapas
Caracterizar lotes en base al rendimiento
Descubrir relaciones entre rendimiento y variables disponibles
Diseñar ensayos para confirmar las relaciones encontradas y descubrir otras
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¿Preguntas?
Intercambio