http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/62716 Wed, 28 Oct 2026 22:39:48 GMT 2026-10-28T22:39:48Z http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/63154 Objeto de conferencia IX Congreso Argentino de AgroInformática (CAI 2017) - JAIIO 46-CLEI 43 (Córdoba, 2017) El objetivo de este trabajo fue experimentar el uso d dos algoritmos y evaluar su desempeño como herramientas para clasificar coberturas de vegetación, particularmente forrajeras, en el valle de Traslasierra, de la provincia de Córdoba, Argentina. SVM y RF, fueron seleccionados entre los algoritmos de clasificación disponibles en la interfaz de la aplicación de programación del Google Earth Engine (GEE). Tue, 24 Oct 2017 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/63154 2017-10-24T00:00:00Z El objetivo de este trabajo fue experimentar el uso d dos algoritmos y evaluar su desempeño como herramientas para clasificar coberturas de vegetación, particularmente forrajeras, en el valle de Traslasierra, de la provincia de Córdoba, Argentina. SVM y RF, fueron seleccionados entre los algoritmos de clasificación disponibles en la interfaz de la aplicación de programación del Google Earth Engine (GEE). http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/63153 Objeto de conferencia IX Congreso Argentino de AgroInformática (CAI 2017) - JAIIO 46-CLEI 43 (Córdoba, 2017) Este trabajo revisa los parámetros de calidad de agua subterránea, así como los mecanismos e instrumentos que permiten el monitoreo in-situ. A su vez, lista sus posibles causas y efectos en la salud. Los mecanismos considerados fueron las Redes de Sensores Inalámbricos (WSN) y el Monitoreo Ciudadano (MC). Los resultados muestran que, utilizando instrumentos co- mo sensores, test de colorimetría y medidores digitales, será posible realizar el monitoreo in-situ del 65% de los parámetros considerados. Entre ellos se encuentran contaminantes cuya ingesta genera efectos nocivos en la salud. Sin embargo, otros, como el antimonio, bario y urario no pueden ser monitoreados utilizando los instrumentos mencionados. Al final, se incluye una estimación de costos de instrumentos de medición necesarios para implementar el monitoreo in-situ en un escenario específico. Se espera que la revisión ayude en la selección de mecanismos, instrumentos y parámetros a monitorear. Tue, 24 Oct 2017 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/63153 2017-10-24T00:00:00Z Este trabajo revisa los parámetros de calidad de agua subterránea, así como los mecanismos e instrumentos que permiten el monitoreo in-situ. A su vez, lista sus posibles causas y efectos en la salud. Los mecanismos considerados fueron las Redes de Sensores Inalámbricos (WSN) y el Monitoreo Ciudadano (MC). Los resultados muestran que, utilizando instrumentos co- mo sensores, test de colorimetría y medidores digitales, será posible realizar el monitoreo in-situ del 65% de los parámetros considerados. Entre ellos se encuentran contaminantes cuya ingesta genera efectos nocivos en la salud. Sin embargo, otros, como el antimonio, bario y urario no pueden ser monitoreados utilizando los instrumentos mencionados. Al final, se incluye una estimación de costos de instrumentos de medición necesarios para implementar el monitoreo in-situ en un escenario específico. Se espera que la revisión ayude en la selección de mecanismos, instrumentos y parámetros a monitorear. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/63152 Objeto de conferencia IX Congreso Argentino de AgroInformática (CAI 2017) - JAIIO 46-CLEI 43 (Córdoba, 2017) Se presenta la implementación de un prototipo de Estación Meteoro-lógica Automática (EMA) bajo la plataforma de Computadora Industrial Abierta Argentina en su versión educativa (EDU-CIAA). La EMA realiza la adquisición de datos meteorológicos y los transmite en tiempo real a una computadora mediante el puerto serie, para su visualización, análisis y almacenamiento. Para el desarrollo del prototipo se utilizó la metodología de Codiseño Hardware/Software y el entorno de programación Micropython para la programación de la EDU-CIAA Tue, 24 Oct 2017 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/63152 2017-10-24T00:00:00Z Se presenta la implementación de un prototipo de Estación Meteoro-lógica Automática (EMA) bajo la plataforma de Computadora Industrial Abierta Argentina en su versión educativa (EDU-CIAA). La EMA realiza la adquisición de datos meteorológicos y los transmite en tiempo real a una computadora mediante el puerto serie, para su visualización, análisis y almacenamiento. Para el desarrollo del prototipo se utilizó la metodología de Codiseño Hardware/Software y el entorno de programación Micropython para la programación de la EDU-CIAA http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/63151 Objeto de conferencia IX Congreso Argentino de AgroInformática (CAI 2017) - JAIIO 46-CLEI 43 (Córdoba, 2017) El presente proyecto propone la definición de una plataforma prototipo, soporte para diversos eventos y sistemas de información con dominio de aplicación en el sector agropecuario, mediante el uso de las Tecnologías de la Información y la Comunicación. Las características principales están orientadas a la posibilidad abierta de la recolección de datos de diferentes fuentes, su almacenamiento compartido, la integración progresiva de diversas funcionalidades, la explotación y la visualización de la información, como así también capacidades de generación de reportes, estadísticas, mensajerías o avisos de eventos, entre otros. Dicha plataforma se propone disponible en la web, con accesibilidad mediante tecnología móvil. Tue, 24 Oct 2017 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/63151 2017-10-24T00:00:00Z El presente proyecto propone la definición de una plataforma prototipo, soporte para diversos eventos y sistemas de información con dominio de aplicación en el sector agropecuario, mediante el uso de las Tecnologías de la Información y la Comunicación. Las características principales están orientadas a la posibilidad abierta de la recolección de datos de diferentes fuentes, su almacenamiento compartido, la integración progresiva de diversas funcionalidades, la explotación y la visualización de la información, como así también capacidades de generación de reportes, estadísticas, mensajerías o avisos de eventos, entre otros. Dicha plataforma se propone disponible en la web, con accesibilidad mediante tecnología móvil. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/63150 Objeto de conferencia IX Congreso Argentino de AgroInformática (CAI 2017) - JAIIO 46-CLEI 43 (Córdoba, 2017) El uso de tecnologías de sensores remotos puede proveer información espectral y espacial de diversos parámetros vegetales para varios propósitos, tales como condición del cultivo, condición y predicción de la productividad de cultivos, detección de enfermedades y deficiencia de nutrientes y contenidos de pigmentos fotosintéticos. Trabajos preliminares en el mundo han contribuido al uso de la información provista por sensores remotos introduce un método para detectar enfermedades en el cultivo de arroz a través de la clasificación de la información extraída del procesamiento de fotografías. El uso de la información provista por sensores de imágenes multiespectrales montados en plataformas UAV (Unmanned Aerial Vehicle) fueron consistentes para evaluar la condición fisiológica de los cultivos. El objetivo de este trabajo es relacionar la información provista a partir del procesamiento de fotografías aéreas con la productividad y calidad del grano de trigo. Tue, 24 Oct 2017 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/63150 2017-10-24T00:00:00Z El uso de tecnologías de sensores remotos puede proveer información espectral y espacial de diversos parámetros vegetales para varios propósitos, tales como condición del cultivo, condición y predicción de la productividad de cultivos, detección de enfermedades y deficiencia de nutrientes y contenidos de pigmentos fotosintéticos. Trabajos preliminares en el mundo han contribuido al uso de la información provista por sensores remotos introduce un método para detectar enfermedades en el cultivo de arroz a través de la clasificación de la información extraída del procesamiento de fotografías. El uso de la información provista por sensores de imágenes multiespectrales montados en plataformas UAV (Unmanned Aerial Vehicle) fueron consistentes para evaluar la condición fisiológica de los cultivos. El objetivo de este trabajo es relacionar la información provista a partir del procesamiento de fotografías aéreas con la productividad y calidad del grano de trigo. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/63149 Objeto de conferencia IX Congreso Argentino de AgroInformática (CAI 2017) - JAIIO 46-CLEI 43 (Córdoba, 2017) BCS (del inglés "Body Condition Score") es un método que permite estimar la grasa corporal como indicador del status energético de las vacas. El monitoreo de esta variable es muy importante porque influye en la producción de leche, reproducción y salud de las vacas. El BCS se evalúa visualmente con la intervención de personal calificado, y puede estar sujeto a variaciones entre operadores. Para minimizar esta variación y disponer de más agilidad durante el registro de los valores, en la bibliografía se encuentran diferentes trabajos que la automatizan total o parcialmente aplicando técnicas de análisis de imágenes y aprendizaje máquina. En este documento se analizan dichos trabajos, señalando las principales ventajas y desventajas, que derivan en la identificación de oportunidades de investigación y desarrollo de nuevas alternativas que mejoren el tiempo de respuesta y precisión de las estimaciones. Tue, 24 Oct 2017 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/63149 2017-10-24T00:00:00Z BCS (del inglés "Body Condition Score") es un método que permite estimar la grasa corporal como indicador del status energético de las vacas. El monitoreo de esta variable es muy importante porque influye en la producción de leche, reproducción y salud de las vacas. El BCS se evalúa visualmente con la intervención de personal calificado, y puede estar sujeto a variaciones entre operadores. Para minimizar esta variación y disponer de más agilidad durante el registro de los valores, en la bibliografía se encuentran diferentes trabajos que la automatizan total o parcialmente aplicando técnicas de análisis de imágenes y aprendizaje máquina. En este documento se analizan dichos trabajos, señalando las principales ventajas y desventajas, que derivan en la identificación de oportunidades de investigación y desarrollo de nuevas alternativas que mejoren el tiempo de respuesta y precisión de las estimaciones. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/63147 Objeto de conferencia IX Congreso Argentino de AgroInformática (CAI 2017) - JAIIO 46-CLEI 43 (Córdoba, 2017) Planificar el manejo forestal sustentable requiere estimar tasas de ex-tracción, y caracterizar productos del trozado del tronco. El procesamiento de datos es intenso y tedioso de realizar manualmente, cuando se trabaja con grandes volúmenes de datos. calcuLEMUs calcula datos de inventarios forestales y simplifica al usuario esta tarea. Aquí se presenta el funcionamiento del módulo de trozado de troncos, basado en un algoritmo computacional que evalúa la obtención de hasta siete clases de productos definidos por el usuario. Para esto emplea un modelo matemático que describe la forma del tronco desde el tocón hasta el ápice. Estima el volumen y cantidad de los productos por árbol, priorizando por tamaño, en las tres especies de árboles más comunes en plantaciones de Patagonia Andina. Presenta una vista gráfica por árbol, y los resultados se reportan por árbol, y acumulado de la parcela en formato de planilla de cálculo. Tue, 24 Oct 2017 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/63147 2017-10-24T00:00:00Z Planificar el manejo forestal sustentable requiere estimar tasas de ex-tracción, y caracterizar productos del trozado del tronco. El procesamiento de datos es intenso y tedioso de realizar manualmente, cuando se trabaja con grandes volúmenes de datos. calcuLEMUs calcula datos de inventarios forestales y simplifica al usuario esta tarea. Aquí se presenta el funcionamiento del módulo de trozado de troncos, basado en un algoritmo computacional que evalúa la obtención de hasta siete clases de productos definidos por el usuario. Para esto emplea un modelo matemático que describe la forma del tronco desde el tocón hasta el ápice. Estima el volumen y cantidad de los productos por árbol, priorizando por tamaño, en las tres especies de árboles más comunes en plantaciones de Patagonia Andina. Presenta una vista gráfica por árbol, y los resultados se reportan por árbol, y acumulado de la parcela en formato de planilla de cálculo. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/63146 Objeto de conferencia IX Congreso Argentino de AgroInformática (CAI 2017) - JAIIO 46-CLEI 43 (Córdoba, 2017) Conocer el grado de adopción de Buenas Prácticas en plantas de acopio de granos es imprescindible para definir políticas de intervención orientadas a consolidar a Argentina como productora y exportadora de alimentos de alto valor agregado. A raíz de ello, en 2014 se inició un relevamiento para caracterizar el grado de adopción de las mismas a nivel nacional. No obstante, el gran número de variables que se pretendía analizar y la distancia geográfica de los entrevistadores generaba dificultades para reunir y analizar la información de forma manual. El objetivo de este trabajo fue desarrollar un sistema que permitiera cargar, almacenar y analizar los registros de forma centralizada y segura, denominado SPEPA. Para su desarrollo se utilizó PHP, CakePHP y MySQL. La información analizada en SPEPA demuestra que existe un amplio margen para incorporar las Buenas Prácticas en el sector, especialmente las relacionadas a la prevención y el control de insectos. Tue, 24 Oct 2017 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/63146 2017-10-24T00:00:00Z Conocer el grado de adopción de Buenas Prácticas en plantas de acopio de granos es imprescindible para definir políticas de intervención orientadas a consolidar a Argentina como productora y exportadora de alimentos de alto valor agregado. A raíz de ello, en 2014 se inició un relevamiento para caracterizar el grado de adopción de las mismas a nivel nacional. No obstante, el gran número de variables que se pretendía analizar y la distancia geográfica de los entrevistadores generaba dificultades para reunir y analizar la información de forma manual. El objetivo de este trabajo fue desarrollar un sistema que permitiera cargar, almacenar y analizar los registros de forma centralizada y segura, denominado SPEPA. Para su desarrollo se utilizó PHP, CakePHP y MySQL. La información analizada en SPEPA demuestra que existe un amplio margen para incorporar las Buenas Prácticas en el sector, especialmente las relacionadas a la prevención y el control de insectos. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/63145 Objeto de conferencia IX Congreso Argentino de AgroInformática (CAI 2017) - JAIIO 46-CLEI 43 (Córdoba, 2017) El manejo de plagas en la fruticultura de la Norpatagonia se realiza en gran medida mediante la aplicación de agroquímicos con pulverizadoras hidroneumáticas. En este trabajo se presenta el desarrollo de un índice tecno-climático para mejorar esta tarea. El objetivo específi co es realizar un sistema web y móvil, que muestre de una manera simple cuando se dan, o no, las condiciones para realizar aplicaciones de agroquímicos según la variación de las condiciones climáticas actuales y el pronóstico de los próximos días. Esta información sería de gran utilidad para los productores frutícolas del Alto Valle de Río Negro y Neuquén ya que permitiría mejorar el proceso de toma de decisiones, para aprovechar al máximo la aplicación de los agroquímicos necesarios para obtener frutas de calidad que puedan competir en los mercados más exigentes, con el menor impacto ambiental posible. Tue, 24 Oct 2017 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/63145 2017-10-24T00:00:00Z El manejo de plagas en la fruticultura de la Norpatagonia se realiza en gran medida mediante la aplicación de agroquímicos con pulverizadoras hidroneumáticas. En este trabajo se presenta el desarrollo de un índice tecno-climático para mejorar esta tarea. El objetivo específi co es realizar un sistema web y móvil, que muestre de una manera simple cuando se dan, o no, las condiciones para realizar aplicaciones de agroquímicos según la variación de las condiciones climáticas actuales y el pronóstico de los próximos días. Esta información sería de gran utilidad para los productores frutícolas del Alto Valle de Río Negro y Neuquén ya que permitiría mejorar el proceso de toma de decisiones, para aprovechar al máximo la aplicación de los agroquímicos necesarios para obtener frutas de calidad que puedan competir en los mercados más exigentes, con el menor impacto ambiental posible. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/63143 Objeto de conferencia IX Congreso Argentino de AgroInformática (CAI 2017) - JAIIO 46-CLEI 43 (Córdoba, 2017) BENPROMIN (Balance de Energía, Proteínas y Minerales) es una aplicación web, a la que se accede mediante un navegador como Google Chrome o equivalente. Se desarrolló como herramienta simple e interactiva de “E-learning”, para facilitar la educación a distancia y estimular el auto aprendizaje en relación a la nutrición de vacas lecheras y también para dar apoyo a la toma de decisiones respecto a la evaluación de dietas en el día a día del tambo. BENPROMIN intenta unir conocimientos “maduros” sobre alimentación de vacas lecheras, generados en los últimos 30 años y presentados en estándares de alimentación, con el conocimiento sobre desarrollo de aplicaciones web. Se puso énfasis en el diseño de un formato sencillo, orientado a personas con conocimientos generales de tambo. Tue, 24 Oct 2017 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/63143 2017-10-24T00:00:00Z BENPROMIN (Balance de Energía, Proteínas y Minerales) es una aplicación web, a la que se accede mediante un navegador como Google Chrome o equivalente. Se desarrolló como herramienta simple e interactiva de “E-learning”, para facilitar la educación a distancia y estimular el auto aprendizaje en relación a la nutrición de vacas lecheras y también para dar apoyo a la toma de decisiones respecto a la evaluación de dietas en el día a día del tambo. BENPROMIN intenta unir conocimientos “maduros” sobre alimentación de vacas lecheras, generados en los últimos 30 años y presentados en estándares de alimentación, con el conocimiento sobre desarrollo de aplicaciones web. Se puso énfasis en el diseño de un formato sencillo, orientado a personas con conocimientos generales de tambo. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/63142 Objeto de conferencia IX Congreso Argentino de AgroInformática (CAI 2017) - JAIIO 46-CLEI 43 (Córdoba, 2017) Los pastizales naturales son comunidades vegetales presentes en zonas no adecuadas para cultivos, y constituyen una fuente de forraje basada principalmente en plantas nativas. En La Pampa ocupan el 70% del territorio, coexistiendo varias fisonomías, con distinta productividad y respuesta al pastoreo. Las actividades de estas áreas giran en relación a la ganadería, siendo el pastizal natural su principal fuente forrajera. Por lo tanto, se hace imprescindible contar con herramientas para un manejo sustentable de los mismos. En respuesta a esto, se desarrolló una Guía Metodológica para la caracterización objetiva de sitios de pastizal; estructurada en forma de clave, basada en parámetros de la vegetación objetivos y fácilmente mensurables/estimables. Sin embargo, esta metodología no resultó ser de fácil aplicación, ya que es necesario contar con una computadora para ser usada “a campo”. Este trabajo presenta los avances en el desarrollo de una herramienta digital para dispositivos móviles que implementa dicha guía. Tue, 24 Oct 2017 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/63142 2017-10-24T00:00:00Z Los pastizales naturales son comunidades vegetales presentes en zonas no adecuadas para cultivos, y constituyen una fuente de forraje basada principalmente en plantas nativas. En La Pampa ocupan el 70% del territorio, coexistiendo varias fisonomías, con distinta productividad y respuesta al pastoreo. Las actividades de estas áreas giran en relación a la ganadería, siendo el pastizal natural su principal fuente forrajera. Por lo tanto, se hace imprescindible contar con herramientas para un manejo sustentable de los mismos. En respuesta a esto, se desarrolló una Guía Metodológica para la caracterización objetiva de sitios de pastizal; estructurada en forma de clave, basada en parámetros de la vegetación objetivos y fácilmente mensurables/estimables. Sin embargo, esta metodología no resultó ser de fácil aplicación, ya que es necesario contar con una computadora para ser usada “a campo”. Este trabajo presenta los avances en el desarrollo de una herramienta digital para dispositivos móviles que implementa dicha guía. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/63062 Objeto de conferencia IX Congreso Argentino de AgroInformática (CAI 2017) - JAIIO 46-CLEI 43 (Córdoba, 2017) Este trabajo consiste en el desarrollo una aplicación para dispositivos móviles con sistema operativo Android que permite calcular los principales parámetros de operación de pulverizadoras terrestres de botalón, realizar la veri cación estática de los picos y obtener un diagnóstico rápido del estado de los mismos. Fri, 20 Oct 2017 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/63062 2017-10-20T00:00:00Z Este trabajo consiste en el desarrollo una aplicación para dispositivos móviles con sistema operativo Android que permite calcular los principales parámetros de operación de pulverizadoras terrestres de botalón, realizar la veri cación estática de los picos y obtener un diagnóstico rápido del estado de los mismos. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/63061 Objeto de conferencia IX Congreso Argentino de AgroInformática (CAI 2017) - JAIIO 46-CLEI 43 (Córdoba, 2017) La problemática de la erosión hídrica en la provincia de Entre Ríos constituye un factor de gran importancia en el uso y manejo de la tierra, afectando un elevado porcentaje de la misma. El Sitio Piloto de estudio se encuentra enmarcado en la Aldea Santa María, que es un área de conservación de suelos obligatoria y donde prevalece la actividad agrícola-ganadera. En este trabajo se presenta una metodología para la estimación de la producción de sedimentos vinculando Sistemas de Información Geográfica con un modelo de lluvia escorrentía para la estimación de la producción de sedimentos. Los resultados indican una potencial degradación de los suelos y la necesidad de una actuación para la prevención y control de la erosión. Fri, 20 Oct 2017 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/63061 2017-10-20T00:00:00Z La problemática de la erosión hídrica en la provincia de Entre Ríos constituye un factor de gran importancia en el uso y manejo de la tierra, afectando un elevado porcentaje de la misma. El Sitio Piloto de estudio se encuentra enmarcado en la Aldea Santa María, que es un área de conservación de suelos obligatoria y donde prevalece la actividad agrícola-ganadera. En este trabajo se presenta una metodología para la estimación de la producción de sedimentos vinculando Sistemas de Información Geográfica con un modelo de lluvia escorrentía para la estimación de la producción de sedimentos. Los resultados indican una potencial degradación de los suelos y la necesidad de una actuación para la prevención y control de la erosión. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/63059 Objeto de conferencia IX Congreso Argentino de AgroInformática (CAI 2017) - JAIIO 46-CLEI 43 (Córdoba, 2017) La cosecha forestal en el NEA es realizada por contratistas altamente tecnificados que deben compensar un alto costo de inversión y operación con una alta producción. La productividad de estas máquinas está determinada por el vo-lumen medio de los árboles cosechados y la distancia media de extracción del lote. Los estudios de tiempos y el ajuste de modelos de productividad han sido ampliamente utilizados para describir estas relaciones y predecir la productividad individual de las máquinas. Sin embargo, su utilidad como una herramienta de soporte a la decisión en el trabajo diario de los contratistas forestales es limitada. Este artículo presenta el desarrollo de un Simulador de Cosecha Forestal deno-minado SimNEA que integra modelos de productividad ajustados a campo y una estructura de costos adaptada a la región para determinar la producción total, el costo de cosecha y el balance entre las actividades en raleos y cortas finales. Fri, 20 Oct 2017 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/63059 2017-10-20T00:00:00Z La cosecha forestal en el NEA es realizada por contratistas altamente tecnificados que deben compensar un alto costo de inversión y operación con una alta producción. La productividad de estas máquinas está determinada por el vo-lumen medio de los árboles cosechados y la distancia media de extracción del lote. Los estudios de tiempos y el ajuste de modelos de productividad han sido ampliamente utilizados para describir estas relaciones y predecir la productividad individual de las máquinas. Sin embargo, su utilidad como una herramienta de soporte a la decisión en el trabajo diario de los contratistas forestales es limitada. Este artículo presenta el desarrollo de un Simulador de Cosecha Forestal deno-minado SimNEA que integra modelos de productividad ajustados a campo y una estructura de costos adaptada a la región para determinar la producción total, el costo de cosecha y el balance entre las actividades en raleos y cortas finales. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/63058 Objeto de conferencia IX Congreso Argentino de AgroInformática (CAI 2017) - JAIIO 46-CLEI 43 (Córdoba, 2017) El presente trabajo propone una aproximación computacional al Manejo Integrado de Malezas (MIM) por medio de un modelo matemático de simulación que tiene en cuenta la dinámica demográfica de una maleza anual en competencia con el cultivo. El modelo desarrollado permite simular: (i) la dinámica demográfica de la maleza, discriminando la composición numérica de los distintos estados fenológicos y la magnitud de los procesos demográficos, en función del impacto ejercido por las estrategias de control seleccionadas (químicas y no químicas); (ii) el nivel de competencia cultivo-maleza; y (iii) el rendimiento esperado del cultivo en función de las estrategias de manejo utilizadas. El modelo ha sido desarrollado sobre la plataforma Microsoft Excel® y programación en Visual Basic. Con fines demostrativos se utilizó como caso de estudio el sistema AVEFA (Avena fatua L.) – Cebada cervecera (Hordeum vulgare L.) característico de la región centro-sur de la provincia de Buenos Aires, Argentina. Fri, 01 Sep 2017 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/63058 2017-09-01T00:00:00Z El presente trabajo propone una aproximación computacional al Manejo Integrado de Malezas (MIM) por medio de un modelo matemático de simulación que tiene en cuenta la dinámica demográfica de una maleza anual en competencia con el cultivo. El modelo desarrollado permite simular: (i) la dinámica demográfica de la maleza, discriminando la composición numérica de los distintos estados fenológicos y la magnitud de los procesos demográficos, en función del impacto ejercido por las estrategias de control seleccionadas (químicas y no químicas); (ii) el nivel de competencia cultivo-maleza; y (iii) el rendimiento esperado del cultivo en función de las estrategias de manejo utilizadas. El modelo ha sido desarrollado sobre la plataforma Microsoft Excel® y programación en Visual Basic. Con fines demostrativos se utilizó como caso de estudio el sistema AVEFA (Avena fatua L.) – Cebada cervecera (Hordeum vulgare L.) característico de la región centro-sur de la provincia de Buenos Aires, Argentina. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/62914 Objeto de conferencia IX Congreso Argentino de AgroInformática (CAI 2017) - JAIIO 46-CLEI 43 (Córdoba, 2017) El uso recreativo de un sector del Oasis Norte de Mendoza está amenazado por el avance urbano que reduce la calidad del paisaje. La valoración económica de bienes no transables, como es este caso, una zona rural periurbana, demanda técnicas específicas como la Valoración Contingente, basada en la Disposición a Pagar (DAP) social. Se construyó una base de datos provista por 650 encuestas personales. Se utilizó el algoritmo double bound del paquete DCchoice en idioma R para el cálculo de valor uso recreativo. Fue posible identificar las covariables que explican las variaciones de DAP y los intervalos de confianza. Se concluye que la sociedad local asigna valor a este agro ecosistema; está dispuesta a asignar recursos para preservar el servicio recreativo por aproximadamente $60/hogar/mes. Esta voluntad de pago está en función de la edad del encuestado, lugar de residencia, la preocupación frente al problema y el nivel de ingresos. Thu, 12 Oct 2017 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/62914 2017-10-12T00:00:00Z El uso recreativo de un sector del Oasis Norte de Mendoza está amenazado por el avance urbano que reduce la calidad del paisaje. La valoración económica de bienes no transables, como es este caso, una zona rural periurbana, demanda técnicas específicas como la Valoración Contingente, basada en la Disposición a Pagar (DAP) social. Se construyó una base de datos provista por 650 encuestas personales. Se utilizó el algoritmo double bound del paquete DCchoice en idioma R para el cálculo de valor uso recreativo. Fue posible identificar las covariables que explican las variaciones de DAP y los intervalos de confianza. Se concluye que la sociedad local asigna valor a este agro ecosistema; está dispuesta a asignar recursos para preservar el servicio recreativo por aproximadamente $60/hogar/mes. Esta voluntad de pago está en función de la edad del encuestado, lugar de residencia, la preocupación frente al problema y el nivel de ingresos. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/62913 Objeto de conferencia IX Congreso Argentino de AgroInformática (CAI 2017) - JAIIO 46-CLEI 43 (Córdoba, 2017) Color scales are a powerful tool used in agriculture for estimate maturity of fruits. Fruit maturity is an important parameter to determine the harvest time. Typically, to obtain the maturity grade, a human expert visually associates the fruit color with a color present in the scale. In this paper, a computer-based method to create color scales is proposed. The proposed method performs a multidimensional regression based on Support Vector Regression (SVR) to generate color scales. The experimen-tation considers two color scales examples, the first one for grape seeds, the second one for olives. Grape seed data set contains 250 samples and olives data set has 200 samples. Color scales developed by SVR were validated through K-fold Cross Vali-dation method, using mean squared error as performance function. The proposed method generates scales that adequately follow the evolution of color in the fruit maturity process, provides a tool to define different phenolic pre-harvest stages, which may be of interest to the human expert. Thu, 12 Oct 2017 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/62913 2017-10-12T00:00:00Z Color scales are a powerful tool used in agriculture for estimate maturity of fruits. Fruit maturity is an important parameter to determine the harvest time. Typically, to obtain the maturity grade, a human expert visually associates the fruit color with a color present in the scale. In this paper, a computer-based method to create color scales is proposed. The proposed method performs a multidimensional regression based on Support Vector Regression (SVR) to generate color scales. The experimen-tation considers two color scales examples, the first one for grape seeds, the second one for olives. Grape seed data set contains 250 samples and olives data set has 200 samples. Color scales developed by SVR were validated through K-fold Cross Vali-dation method, using mean squared error as performance function. The proposed method generates scales that adequately follow the evolution of color in the fruit maturity process, provides a tool to define different phenolic pre-harvest stages, which may be of interest to the human expert. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/62911 Objeto de conferencia IX Congreso Argentino de AgroInformática (CAI 2017) - JAIIO 46-CLEI 43 (Córdoba, 2017) Es de interés modelar los sistemas de producción preponderantes, entendidos como distintas combinaciones de actividades agropecuarias que más se utilizan en una zona. Este trabajo utiliza k-means y k-medoids en diferentes combinaciones de los datos del registro provincial agropecuario de la microregión 5 (La Pampa) del año 2014 para obtener estos sistemas productivos. K-medoids arrojó los mejores resultados encontrando dos grupos con un indice de estabilidad > 0.78. Estos grupos representan un sistema de cría- recría bovina sobre pastizal natural y otro de cría-recría bovina sobre pastizal natural y forrajeras cultivadas. Las emisiones del componente ganadero de ambos grupos son similares, siendo bovinos el que más aporta a las mismas y las vacas la que explica el 75% dentro de esta categoría. El detalle de datos logrado en cada grupo permitirá mejorar el calculo de emisiones incorporando el componente agrícola en futuros trabajos. Thu, 12 Oct 2017 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/62911 2017-10-12T00:00:00Z Es de interés modelar los sistemas de producción preponderantes, entendidos como distintas combinaciones de actividades agropecuarias que más se utilizan en una zona. Este trabajo utiliza k-means y k-medoids en diferentes combinaciones de los datos del registro provincial agropecuario de la microregión 5 (La Pampa) del año 2014 para obtener estos sistemas productivos. K-medoids arrojó los mejores resultados encontrando dos grupos con un indice de estabilidad > 0.78. Estos grupos representan un sistema de cría- recría bovina sobre pastizal natural y otro de cría-recría bovina sobre pastizal natural y forrajeras cultivadas. Las emisiones del componente ganadero de ambos grupos son similares, siendo bovinos el que más aporta a las mismas y las vacas la que explica el 75% dentro de esta categoría. El detalle de datos logrado en cada grupo permitirá mejorar el calculo de emisiones incorporando el componente agrícola en futuros trabajos. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/62910 Objeto de conferencia IX Congreso Argentino de AgroInformática (CAI 2017) - JAIIO 46-CLEI 43 (Córdoba, 2017) Medir con precisión y rapidez el consumo de forraje de los rumiantes es importante para la gestión eficiente del rodeo y los recursos alimenticios, así como también para la salud y bienestar animal en los sistemas de producción. En este marco, el uso de algoritmos de procesamiento inteligente de señales que permitan extraer la información relevante de registros sonoros de rumiantes se presenta como una opción válida para predecir el consumo de rumiantes en condiciones de pastoreo. En este trabajo se aplican técnicas propias del aprendizaje maquinal, tales como el perceptrón multicapa y las máquinas de aprendizaje extremo, actuando como modelos de regresión no lineales multivariada. Los resultados muestran que es posible mejorar las técnicas lineales que fueron utilizadas hasta el momento para la estimación del consumo de materia seca de rumiantes en pastoreo. Thu, 12 Oct 2017 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/62910 2017-10-12T00:00:00Z Medir con precisión y rapidez el consumo de forraje de los rumiantes es importante para la gestión eficiente del rodeo y los recursos alimenticios, así como también para la salud y bienestar animal en los sistemas de producción. En este marco, el uso de algoritmos de procesamiento inteligente de señales que permitan extraer la información relevante de registros sonoros de rumiantes se presenta como una opción válida para predecir el consumo de rumiantes en condiciones de pastoreo. En este trabajo se aplican técnicas propias del aprendizaje maquinal, tales como el perceptrón multicapa y las máquinas de aprendizaje extremo, actuando como modelos de regresión no lineales multivariada. Los resultados muestran que es posible mejorar las técnicas lineales que fueron utilizadas hasta el momento para la estimación del consumo de materia seca de rumiantes en pastoreo. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/62909 Objeto de conferencia IX Congreso Argentino de AgroInformática (CAI 2017) - JAIIO 46-43 CLEI (Córdoba, 2017) Color of fruits is a relevant parameter to determine ripeness and optimal harvest time. For olives 6 ripening phases based on skin color distribution have been defined. A widely used method by the olive oil and table olives producers is to inspect the olive surface, and estimate the color and ripening phase visually. This method is simple but it is highly subjective and imprecise. This paper proposes a computational method to estimate the color and ripeness of an olive using digital images. A color scale for olives by means of samples of all ripening phases was developed. To represent the olive color, the histogram of the skin color was proposed as a descriptor. To decide the ripening phase, a classifier based on Neural Networks was implemented. The method allows estimating simply and accurately the olive ripening state, which enables to implement it in real production systems. Thu, 12 Oct 2017 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/62909 2017-10-12T00:00:00Z Color of fruits is a relevant parameter to determine ripeness and optimal harvest time. For olives 6 ripening phases based on skin color distribution have been defined. A widely used method by the olive oil and table olives producers is to inspect the olive surface, and estimate the color and ripening phase visually. This method is simple but it is highly subjective and imprecise. This paper proposes a computational method to estimate the color and ripeness of an olive using digital images. A color scale for olives by means of samples of all ripening phases was developed. To represent the olive color, the histogram of the skin color was proposed as a descriptor. To decide the ripening phase, a classifier based on Neural Networks was implemented. The method allows estimating simply and accurately the olive ripening state, which enables to implement it in real production systems.