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dc.contributor.author
Marzialetti, Pablo
dc.contributor.author
Giovanni, Laneve
dc.contributor.author
Santilli, Giancarlo
dc.contributor.author
Huan, Wenjiang
dc.contributor.author
Zappacosta, Diego Carlos
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dc.date.available
2022-05-06T15:18:27Z
dc.date.issued
2019
dc.identifier.citation
Maxent model application for tree pest monitoring; International Symposium on Geoscience and Remote Sensing; Japón; 2019; 6664-6666
dc.identifier.isbn
978-1-5386-9154-0
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/156795
dc.description.abstract
Tree pests can cause rapid and widespread damage, reducing the economic value of plants, production, in the case of fruit trees, and their role in mitigating climate change. There are several diseases that affect trees, including, for example, pine tree nematode (PWN), trunk fungal diseases, or Xylella fastidiosa (Xf).Mapping of diseased plants based on visual or automatic analysis of remote sensing data could be a useful support for in situ investigation planning. However, there is a clear need for better modeling methods to elaborate potential critical scenarios in order to early detect diseases (e.g. Xf) in host plants.Maxent (Maximum Entropy) has proved powerful when modeling species with available scarce presence-only occurrence data. The purpose is to predict potential distributions or explore expanding distributions. In this work we applied the Maxent model comparing local modeling results with worldwide cases towards a more comprehensive analysis of potential pest risk zones.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
Institute of Electrical and Electronics Engineers
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dc.rights
info:eu-repo/semantics/restrictedAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.subject
REMOTE SENSING
dc.subject
XYLELLA FASTIDIOSA
dc.subject
OLIVES
dc.subject
TREE PEST
dc.subject.classification
Ciencias de la Información y Bioinformática
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dc.subject.classification
Ciencias de la Computación e Información
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dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS
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dc.title
Maxent model application for tree pest monitoring
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type
info:eu-repo/semantics/conferenceObject
dc.type
info:ar-repo/semantics/documento de conferencia
dc.date.updated
2022-03-16T20:55:01Z
dc.journal.pagination
6664-6666
dc.journal.pais
Japón
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dc.journal.ciudad
Pacifico Yokohama
dc.description.fil
Fil: Marzialetti, Pablo. Università degli Studi di Roma "La Sapienza"; Italia
dc.description.fil
Fil: Giovanni, Laneve. Università di Roma; Italia
dc.description.fil
Fil: Santilli, Giancarlo. Universidade do Brasília; Brasil
dc.description.fil
Fil: Huan, Wenjiang. Chinese Academy of Sciences; República de China
dc.description.fil
Fil: Zappacosta, Diego Carlos. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Agronomía; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Centro de Recursos Naturales Renovables de la Zona Semiárida. Universidad Nacional del Sur. Centro de Recursos Naturales Renovables de la Zona Semiárida; Argentina
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://igarss2019.org/
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://ieeexplore.ieee.org/document/8898056
dc.conicet.rol
Autor
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dc.coverage
Internacional
dc.type.subtype
Simposio
dc.description.nombreEvento
International Symposium on Geoscience and Remote Sensing
dc.date.evento
2019-07-28
dc.description.paisEvento
Japón
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dc.type.publicacion
Book
dc.description.institucionOrganizadora
Institute of Electrical and Electronics Engineers
dc.description.institucionOrganizadora
The Geoscience and Remote Sensing Society
dc.source.libro
International Symposium on Geoscience and Remote Sensing
dc.date.eventoHasta
2019-08-02
dc.type
Simposio
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