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dc.contributor.author
Magalhaes, Juliana G. de S.
dc.contributor.author
Polinko, Adam P.
dc.contributor.author
Amoroso, Mariano Martin
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dc.contributor.author
Kohli, Gursimran S.
dc.contributor.author
Larson, Bruce C.
dc.date.available
2024-05-09T13:52:16Z
dc.date.issued
2022
dc.identifier.citation
Software para modelar el crecimiento de árboles individuales; VI Jornadas Forestales Patagónicas: el rol de los bosques en un mundo diferente; San Carlos de Bariloche; Argentina; 2022; 162-162
dc.identifier.isbn
978-987-4960-78-8
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/234979
dc.description.abstract
La incertidumbre asociada al cambio climático justifica que la toma de decisiones utilice datos y técnicas de análisis modernos. En este sentido, los modelos de crecimiento de árboles individuales deben ser capaces de capturar la relación entre el crecimiento, el clima y las interacciones entre especies específicas e intraespecíficas, siendo éstas cada vez más importantes. Los modelos estadísticos como la regresión son el enfoque más común para predecir el desarrollo del rodal a lo largo del tiempo. Estos modelos producen una relación simple y comprensible entre los predictores y las variables respuesta, pero generalmente no son lo suficientemente flexibles para capturar patrones no lineales complejos. En cambio, y aunque el modelado con algoritmos como las redes neuronales recurrentes (RNN, por sus siglas en inglés) puede requerir alguna forma de suposición a priori sobre el formato de los datos, posee una gran flexibilidad. Este marco flexible permite aprender de los datos y dejar de lado la mayoría de las premisas estadísticas, como la homogeneidad de la varianza, la independencia de las observaciones y la distribución normal de errores. PredictingTreeGrowth es un software de aplicación gratuito y de código abierto escrito en Python 3.7 que se está desarrollando para permitir una fácil y rápida elaboración de modelos predictivos utilizando los marcos de trabajo de RNN. Las RNN tienen una arquitectura mejorada para capturar los mecanismos de crecimiento de los árboles relacionados con el orden del tiempo y la dependencia del tamaño. Esta presentación discutirá el potencial de incorporar tecnologías emergentes para mejorar la predicción del crecimiento de los árboles en un futuro incierto y presentará un estudio de caso que utiliza Predicting Tree Growth para predecir el crecimiento anual de árboles individuales en Patagonia.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
spa
dc.publisher
Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria
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dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.subject
DINÁMICA FORESTAL
dc.subject
APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
dc.subject
RED NEURONAL RECURRENTE
dc.subject.classification
Silvicultura
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dc.subject.classification
Agricultura, Silvicultura y Pesca
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dc.subject.classification
CIENCIAS AGRÍCOLAS
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dc.title
Software para modelar el crecimiento de árboles individuales
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
2024-04-08T14:55:20Z
dc.journal.pagination
162-162
dc.journal.pais
Argentina
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dc.journal.ciudad
Buenos Aires
dc.description.fil
Fil: Magalhaes, Juliana G. de S.. University of British Columbia; Canadá
dc.description.fil
Fil: Polinko, Adam P.. Mississippi State University; Estados Unidos
dc.description.fil
Fil: Amoroso, Mariano Martin. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Patagonia Norte. Instituto de Investigaciones En Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural. - Universidad Nacional de Rio Negro. Instituto de Investigaciones En Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural; Argentina
dc.description.fil
Fil: Kohli, Gursimran S.. University Fraser Simon; Canadá
dc.description.fil
Fil: Larson, Bruce C.. University of British Columbia; Canadá
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://repositorio.inta.gob.ar/xmlui/handle/20.500.12123/13997
dc.conicet.rol
Autor
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dc.coverage
Nacional
dc.type.subtype
Jornada
dc.description.nombreEvento
VI Jornadas Forestales Patagónicas: el rol de los bosques en un mundo diferente
dc.date.evento
2022-03-30
dc.description.ciudadEvento
San Carlos de Bariloche
dc.description.paisEvento
Argentina
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dc.type.publicacion
Book
dc.description.institucionOrganizadora
Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria
dc.description.institucionOrganizadora
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
dc.description.institucionOrganizadora
Centro de Investigación y Extensión Forestal Andino Patagónico
dc.description.institucionOrganizadora
Administración de Parques Nacionales
dc.description.institucionOrganizadora
Universidad Nacional de Rio Negro
dc.description.institucionOrganizadora
Universidad Nacional del Comahue
dc.description.institucionOrganizadora
Universidad Nacional de la Patagonia San Juan Bosco
dc.description.institucionOrganizadora
Gobierno de la Provincia de Neuquén. Ministerio de Producción e Industria
dc.description.institucionOrganizadora
Gobierno de la Provincia de Río Negro. Ministerio de Producción y Agroindustria
dc.description.institucionOrganizadora
Gobierno de la Provincia de Chubut
dc.description.institucionOrganizadora
Ministerio de Agricultura, Ganadería y Pesca
dc.description.institucionOrganizadora
Ministerio de Ambiente y Desarrollo Sostenible
dc.source.libro
Actas de las VI Jornadas Forestales Patagónicas: el rol de los bosques en un mundo diferente
dc.date.eventoHasta
2022-04-01
dc.relation.youtube
https://youtu.be/Vh6KXk-ySJU
dc.type
Jornada
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