Abstract

BOBEDA, Griselda R. R. et al. Sobre la identificación de factores que afectan la estimación de la cosecha de cítricos. Rev. Fac. Cienc. Agrar., Univ. Nac. Cuyo [online]. 2023, vol.55, n.1, pp.65-74. ISSN 1853-8665.

En la producción de cítricos, los modelos precisos para estimación temprana de producción involucran variables de alto costo. El objetivo de este trabajo fue desarrollar un modelo que proporcione estimaciones tempranas y precisas utilizando características de bajo costo. Los datos iniciales considerados tienen diferentes costos, ya que provienen de mediciones en los árboles, de las estaciones meteorológicas o de satélite. Los huertos de cítricos estudiados correspondieron a mandarino ( Citrus reticulata x C. sinensis) y dos naranjas dulces ( C. sinensis); ubicados en el noreste argentino. Se han probado varios métodos de aprendizaje automático junto con diferentes conjuntos de datos, con el objetivo de obtener la mejor estimación de producción. El modelo final se basa en máquinas de vectores soporte con las siguientes variables de bajo costo: especie, edad de los árboles, irrigación, reflectancia roja e infrarroja cercana en febrero y diciembre, NDVI en diciembre, lluvia durante madurez y humedad en periodo de crecimiento de frutos.

Keywords : MODIS; SVM; Selección de variables; Aprendizaje automático; Naranja dulce; Tangor Murcott.

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