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dc.contributor.author
Chantre Balacca, Guillermo Ruben

dc.contributor.author
Molinari, Franco Ariel

dc.contributor.author
Renzi, Juan Pablo

dc.contributor.author
Blanco, Anibal Manuel

dc.date.available
2025-06-24T14:22:17Z
dc.date.issued
2018
dc.identifier.citation
Un enfoque práctico y flexible para la predicción de emergencia de malezas basado en redes neuronales artificiales; II Congreso Argentino de Malezas: Ciencia, producción y sociedad: hacia un manejo sustentable; Rosario; Argentina; 2018; 151-151
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/264470
dc.description.abstract
Los modelos más populares de predicción de emergencia de malezas a campo requieren de parámetros especie-específicos para modular la acumulación térmica/hidrotermal. Tales parámetros son con frecuencia desconocidos y difíciles de estimar. Dichos modelos dependen también de información microclimática sitio-específica, la cual es función de la heterogeneidad del suelo a nivel local y es por tanto difícil de medir y calcular. Por otra parte, la agricultura moderna cuenta con información fácilmente disponible en tiempo real, en particular datos meteorológicos generados en línea por estaciones meteorológicas ampliamente distribuidas en todo el territorio nacional. En este contexto, las Redes Neuronales Artificiales (RNA) proporcionan una opción flexible para el desarrollo de modelos predictivos, especialmente para especies que muestran patrones de emergencia distribuidos a lo largo del año. En este estudio se propone el desarrollo de RNA basado en información meteorológica básica (temperaturas mínimas/máximas y precipitación diaria) para predecir la emergencia de malezas a campo. La Emergencia Relativa Diaria (ERD), expresada como proporción de la emergencia total observada se utilizó como variable de salida de la red. Se utilizaron datos de emergencia a campo recolectados semanalmente para estimar los patrones ERD. Se presentan resultados para tres especies de la región Pampeana Semiárida Argentina (Lolium multiflorum, Avena fatua y Vicia villosa) las cuales muestran patrones irregulares y temporalmente distribuidos. En todos los casos la selección de la RNA se basó en la Raíz Cuadrada Media de Error (RCME) del conjunto de datos experimentales de entrenamiento, ya que mostró un mejor desempeño que otras métricas de información (AIC, BIC, NIC). La combinación de RNA con un gran número de neuronas entrenadas con un algoritmo de regularización bayesiano generó buenas predicciones de los patrones a campo.
dc.description.abstract
Most popular emergence prediction models require species-specific parameters to modulate thermal/hydrothermal accumulation. Such parameters are frequently unknown and difficult to estimate. Moreover, such models also rely on site-specific microclimate conditions, which in turn depend on soil heterogeneity at a field spatial level, thus being difficult to measure and calculate. On the other hand, modern agriculture benefits from easily available real-time information, in particular on-line meteorological data generated by automatic local weather stations widely distributed around the country. In this context, Artificial Neural Networks (ANN) provide a flexible option for the development of prediction models, especially for species with highly distributed emergence pattern along the year. In this work, an ANN approach based on basic meteorological data (daily minimum/maximum temperatures and precipitation) is proposed for weed emergence prediction. Relative Daily Emergence (RDE), expressed as a proportion of the total emergence, was the adopted output variable of the ANN. Field emergence data recorded on a weekly basis were used to generate RDE patterns. Results for three species from the Semiarid Pampean Region of Argentina (Lolium multiflorum, Avena fatua and Vicia villosa) which show irregular and time-distributed field emergence patterns are reported. In all cases, ANN model selection was based on the Root Mean Square Error (RMSE) of the training data, which showed better performance than other information metrics (AIC, BIC, NIC). The combination of large ANN trained with a bayesian regularization algorithm generated satisfactory predictions of the field emergence patterns.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
spa
dc.publisher
Asociación Argentina de Ciencias de las Malezas
dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.subject
MODELOS PREDICTIVOS DE EMERGENCIA
dc.subject
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
dc.subject
LOLMU
dc.subject
AVEFA
dc.subject
VICVI
dc.subject.classification
Agronomía, reproducción y protección de plantas

dc.subject.classification
Agricultura, Silvicultura y Pesca

dc.subject.classification
CIENCIAS AGRÍCOLAS

dc.subject.classification
Otras Ciencias de la Computación e Información

dc.subject.classification
Ciencias de la Computación e Información

dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS

dc.title
Un enfoque práctico y flexible para la predicción de emergencia de malezas basado en redes neuronales artificiales
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
2025-06-19T11:42:09Z
dc.journal.pagination
151-151
dc.journal.pais
Argentina

dc.journal.ciudad
Rosario
dc.description.fil
Fil: Chantre Balacca, Guillermo Ruben. 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. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Agronomía; Argentina
dc.description.fil
Fil: Molinari, Franco Ariel. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Agronomía; Argentina. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas; 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.description.fil
Fil: Renzi, Juan Pablo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Agronomía; Argentina
dc.description.fil
Fil: Blanco, Anibal Manuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Planta Piloto de Ingeniería Química. Universidad Nacional del Sur. Planta Piloto de Ingeniería Química; Argentina
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://www.asacim.org.ar/wp-content/uploads/2019/10/Argentina-2018.pdf
dc.conicet.rol
Autor

dc.conicet.rol
Autor

dc.conicet.rol
Autor

dc.conicet.rol
Autor

dc.coverage
Nacional
dc.type.subtype
Congreso
dc.description.nombreEvento
II Congreso Argentino de Malezas: Ciencia, producción y sociedad: hacia un manejo sustentable
dc.date.evento
2018-06-05
dc.description.ciudadEvento
Rosario
dc.description.paisEvento
Argentina

dc.type.publicacion
Book
dc.description.institucionOrganizadora
Asociación Argentina de Ciencia de las Malezas
dc.source.libro
Actas: II Congreso Argentino de Malezas: Ciencia, producción y sociedad: hacia un manejo sustentable
dc.date.eventoHasta
2018-06-06
dc.type
Congreso
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