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Wireless wine: estimación de rendimiento y ubicación de sensores para la predicción de heladas en los viñedos
Resumen
Los productores de viñedos han estado reuniendo información operacional significativa sobre sus campos, y las fincas más avanzadas pueden producir varios años de datos sobre cómo se ha plantado, regado, fertilizado y cómo han madurado las uvas. A pesar de esta riqueza de datos operacionales, hoy en día no existe ninguna herramienta que pueda complementar y gestionar eficientemente estos datos para (1) proporcionar una previsión precisa del rendimiento y
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Los productores de viñedos han estado reuniendo información operacional significativa sobre sus campos, y las fincas más avanzadas pueden producir varios años de datos sobre cómo se ha plantado, regado, fertilizado y cómo han madurado las uvas. A pesar de esta riqueza de datos operacionales, hoy en día no existe ninguna herramienta que pueda complementar y gestionar eficientemente estos datos para (1) proporcionar una previsión precisa del rendimiento y (2) predecir los efectos destructivos de los eventos de heladas. La previsión del rendimiento es el proceso para estimar la cantidad de producción de uva para cada sección de un campo en términos de kilos por unidad de superficie.
El primer objetivo de WirelessWine es desarrollar una solución basada en el “aprendizaje de máquinas” lista para usar, que combine la riqueza de la información operativa de los productores, los datos meteorológicos regionales, las estaciones meteorológicas a nivel de campo y los dispositivos de IoT desplegados directamente en el campo para proporcionar una previsión precisa del rendimiento.
En la región de Mendoza, las heladas han hecho que la producción de uva de 2016 sea un 40% inferior a la de 2015. Los productores pueden combatir un evento de heladas calentando el campo, pero tienen que saber que el evento de heladas viene con un par de horas de anticipación. Los pronósticos meteorológicos a escala regional no proporcionan la precisión necesaria para predecir de manera fiable los eventos de heladas. El segundo objetivo del WirelessWine es identificar, de forma iterativa, la ubicación de los sensores (en el follaje, en el racimo, a diferentes alturas, etc.) que permite la predicción más precisa del evento de helada.
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Autor
Dujovne, Diego;
Watteyne, Thomas;
Mercado, Gustavo;
Diedrichs, Ana;
Taffernaberry, Juan Carlos;
Perez Peña, Jorge Esteban;
Fuente
XXII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación: WICC 2020 / Rodolfo Bertone... [et al.] ; compilado por Marta Lasso.- 1a ed.- Río Gallegos : Universidad Nacional de la Patagonia Austral, 2020, p. 160-164
Fecha
2020-06
Editorial
Universidad Nacional de la Patagonia Austral
ISBN
978-987-3714-82-5
Formato
pdf
Tipo de documento
documento de conferencia
Palabras Claves
Derechos de acceso
Abierto
Excepto donde se diga explicitamente, este item se publica bajo la siguiente descripción: Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Unported (CC BY-NC-SA 2.5)