Show simple item record

resumen

Abstract
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 [ver mas...]
dc.contributor.authorDujovne, Diego
dc.contributor.authorWatteyne, Thomas
dc.contributor.authorMercado, Gustavo
dc.contributor.authorDiedrichs, Ana
dc.contributor.authorTaffernaberry, Juan Carlos
dc.contributor.authorPerez Peña, Jorge Esteban
dc.coverage.spatialMendoza .......... (province) (World, South America, Argentina)
dc.coverage.spatial1001427
dc.date.accessioned2021-03-04T14:17:39Z
dc.date.available2021-03-04T14:17:39Z
dc.date.issued2020-06
dc.identifier.isbn978-987-3714-82-5
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12123/8814
dc.description.abstractLos 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.es_AR
dc.formatapplication/pdfeng
dc.language.isospaes_AR
dc.publisherUniversidad Nacional de la Patagonia Australes_AR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesseng
dc.sourceXXII 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. 160-164es_AR
dc.subjectVides_AR
dc.subjectGrapevineseng
dc.subjectHeladaes_AR
dc.subjectFrosteng
dc.subjectTécnicas de Predicciónes_AR
dc.subjectForecastingeng
dc.subjectEstaciones Meteorológicases_AR
dc.subjectMeteorological Stationseng
dc.subjectSensoreses_AR
dc.subjectSensorseng
dc.subjectRendimientoes_AR
dc.subjectYieldseng
dc.subjectMachine Learningeng
dc.subjectAprendizaje Electrónicoes_AR
dc.subjectMendoza
dc.subject.otherIndustrial Internet of Thingseng
dc.subject.otherSmart Agricultureeng
dc.subject.otherRedes de Sensores Inalámbricoses_AR
dc.subject.otherWireless Sensors Networkseng
dc.titleWireless wine: estimación de rendimiento y ubicación de sensores para la predicción de heladas en los viñedoses_AR
dc.typeinfo:ar-repo/semantics/documento de conferenciaes_AR
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjecteng
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioneng
dc.description.origenEEA Mendozaes_AR
dc.description.filFil: Dujovne, Diego. Universidad Diego Portales. Facultad de Ingeniería. Escuela de Informática y Telecomunicaciones; Chilees_AR
dc.description.filFil: Watteyne, Thomas. Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (INRIA); Franciaes_AR
dc.description.filFil: Mercado, Gustavo. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Mendoza. Grupo en Tecnologías de la Información y las Comunicaciones Departamento de Electrónica (GridTICs); Argentinaes_AR
dc.description.filFil: Diedrichs, Ana. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Mendoza. Grupo en Tecnologías de la Información y las Comunicaciones Departamento de Electrónica (GridTICs); Argentinaes_AR
dc.description.filFil: Taffernaberry, Juan Carlos. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Mendoza. Grupo en Tecnologías de la Información y las Comunicaciones Departamento de Electrónica (GridTICs); Argentinaes_AR
dc.description.filFil: Perez Peña, Jorge Esteban. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Mendoza; Argentinaes_AR
dc.subtypeponencia


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

common

Show simple item record