Análisis de componentes principales con datos georreferenciados Una aplicación en agricultura de precisión
La utilización de nuevas tecnologías asociadas a la agricultura de precisión permite capturar información de múltiples variables en gran cantidad de sitios georreferenciados dentro de lotes en producción. Las covariaciones espaciales de las propiedades del suelo y el rendimiento del cultivo pueden...
Guardado en:
Autores principales: | , , , |
---|---|
Formato: | Online |
Lenguaje: | spa |
Publicado: |
Facultad de Ciencias Agrarias-UNCuyo
2022
|
Materias: | |
Acceso en línea: | https://revistas.uncu.edu.ar/ojs3/index.php/RFCA/article/view/6238 |
id |
I11-R107article-6238 |
---|---|
record_format |
ojs |
spelling |
I11-R107article-62382022-11-10T17:50:32Z Principal component analysis with georeferenced data An application in precision agriculture Análisis de componentes principales con datos georreferenciados Una aplicación en agricultura de precisión Córdoba, Mariano Balzarini, Mónica Bruno, Cecilia Costa, José Luis análisis multivariado MULTISPATI-PCA PCA multivariate analysis MULTISPATI-PCA PCA La utilización de nuevas tecnologías asociadas a la agricultura de precisión permite capturar información de múltiples variables en gran cantidad de sitios georreferenciados dentro de lotes en producción. Las covariaciones espaciales de las propiedades del suelo y el rendimiento del cultivo pueden evaluarse a través del análisis de componentes principales clásico (PCA). No obstante, como otros métodos multivariados descriptivos, el PCA no ha sido desarrollado explícitamente para datos espaciales. Nuevas versiones de análisis multivariado permiten contemplar la autocorrelación espacial entre datos de sitios vecinos. En este trabajo se aplican y comparan los resultados de dos técnicas multivariadas, el PCA y MULTISPATI-PCA. Este último incorpora la información espacial a través del cálculo del índice de Moran entre los datos de un sitio y el dato promedio de sus vecinos. Los resultados mostraron que utilizando MULTISPATI-PCA se detectaron correlaciones entre variables que no fueron detectadas con el PCA. Los mapas de variabilidad espacial construidos a partir de la primera componente de ambas técnicas fueron similares; no así los de la segunda componente debido a cambios en la estructura de co-variación identificada, al corregir la variabilidad por la autocorrelación espacial de los datos. El método MULTISPATI-PCA constituye una herramienta importante para el mapeo de la variabilidad espacial y la identificación de zonas homogéneas dentro de lotes. La utilización de nuevas tecnologías asociadas a la agricultura de precisión permite capturar información de múltiples variables en gran cantidad de sitios georreferenciados dentro de lotes en producción. Las covariaciones espaciales de las propiedades del suelo y el rendimiento del cultivo pueden evaluarse a través del análisis de componentes principales clásico (PCA). No obstante, como otros métodos multivariados descriptivos, el PCA no ha sido desarrollado explícitamente para datos espaciales. Nuevas versiones de análisis multivariado permiten contemplar la autocorrelación espacial entre datos de sitios vecinos. En este trabajo se aplican y comparan los resultados de dos técnicas multivariadas, el PCA y MULTISPATI-PCA. Este último incorpora la información espacial a través del cálculo del índice de Moran entre los datos de un sitio y el dato promedio de sus vecinos. Los resultados mostraron que utilizando MULTISPATI-PCA se detectaron correlaciones entre variables que no fueron detectadas con el PCA. Los mapas de variabilidad espacial construidos a partir de la primera componente de ambas técnicas fueron similares; no así los de la segunda componente debido a cambios en la estructura de co-variación identificada, al corregir la variabilidad por la autocorrelación espacial de los datos. El método MULTISPATI-PCA constituye una herramienta importante para el mapeo de la variabilidad espacial y la identificación de zonas homogéneas dentro de lotes. Facultad de Ciencias Agrarias-UNCuyo 2022-11-10 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf https://revistas.uncu.edu.ar/ojs3/index.php/RFCA/article/view/6238 Revista de la Facultad de Ciencias Agrarias UNCuyo; Vol. 44 No. 1 (2012): January-June; 27-39 Revista de la Facultad de Ciencias Agrarias UNCuyo; Vol. 44 Núm. 1 (2012): Enero-Junio; 27-39 1853-8665 0370-4661 spa https://revistas.uncu.edu.ar/ojs3/index.php/RFCA/article/view/6238/5065 https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/deed.es |
institution |
Universidad Nacional de Cuyo |
building |
Revistas en línea |
filtrotop_str |
Revistas en línea |
collection |
Revista de la Facultad de Ciencias Agrarias |
journal_title_str |
Revista de la Facultad de Ciencias Agrarias |
institution_str |
I-11 |
repository_str |
R-107 |
language |
spa |
format |
Online |
author |
Córdoba, Mariano Balzarini, Mónica Bruno, Cecilia Costa, José Luis |
spellingShingle |
Córdoba, Mariano Balzarini, Mónica Bruno, Cecilia Costa, José Luis Análisis de componentes principales con datos georreferenciados Una aplicación en agricultura de precisión análisis multivariado MULTISPATI-PCA PCA multivariate analysis MULTISPATI-PCA PCA |
author_facet |
Córdoba, Mariano Balzarini, Mónica Bruno, Cecilia Costa, José Luis |
author_sort |
Córdoba, Mariano |
title |
Análisis de componentes principales con datos georreferenciados Una aplicación en agricultura de precisión |
title_short |
Análisis de componentes principales con datos georreferenciados Una aplicación en agricultura de precisión |
title_full |
Análisis de componentes principales con datos georreferenciados Una aplicación en agricultura de precisión |
title_fullStr |
Análisis de componentes principales con datos georreferenciados Una aplicación en agricultura de precisión |
title_full_unstemmed |
Análisis de componentes principales con datos georreferenciados Una aplicación en agricultura de precisión |
title_sort |
principal component analysis with georeferenced data an application in precision agriculture |
description |
La utilización de nuevas tecnologías asociadas a la agricultura de precisión permite capturar información de múltiples variables en gran cantidad de sitios georreferenciados dentro de lotes en producción. Las covariaciones espaciales de las propiedades del suelo y el rendimiento del cultivo pueden evaluarse a través del análisis de componentes principales clásico (PCA). No obstante, como otros métodos multivariados descriptivos, el PCA no ha sido desarrollado explícitamente para datos espaciales. Nuevas versiones de análisis multivariado permiten contemplar la autocorrelación espacial entre datos de sitios vecinos. En este trabajo se aplican y comparan los resultados de dos técnicas multivariadas, el PCA y MULTISPATI-PCA. Este último incorpora la información espacial a través del cálculo del índice de Moran entre los datos de un sitio y el dato promedio de sus vecinos. Los resultados mostraron que utilizando MULTISPATI-PCA se detectaron correlaciones entre variables que no fueron detectadas con el PCA. Los mapas de variabilidad espacial construidos a partir de la primera componente de ambas técnicas fueron similares; no así los de la segunda componente debido a cambios en la estructura de co-variación identificada, al corregir la variabilidad por la autocorrelación espacial de los datos. El método MULTISPATI-PCA constituye una herramienta importante para el mapeo de la variabilidad espacial y la identificación de zonas homogéneas dentro de lotes. |
publisher |
Facultad de Ciencias Agrarias-UNCuyo |
publishDate |
2022 |
url |
https://revistas.uncu.edu.ar/ojs3/index.php/RFCA/article/view/6238 |
topic |
análisis multivariado MULTISPATI-PCA PCA multivariate analysis MULTISPATI-PCA PCA |
topic_facet |
análisis multivariado MULTISPATI-PCA PCA multivariate analysis MULTISPATI-PCA PCA |
work_keys_str_mv |
AT cordobamariano principalcomponentanalysiswithgeoreferenceddataanapplicationinprecisionagriculture AT balzarinimonica principalcomponentanalysiswithgeoreferenceddataanapplicationinprecisionagriculture AT brunocecilia principalcomponentanalysiswithgeoreferenceddataanapplicationinprecisionagriculture AT costajoseluis principalcomponentanalysiswithgeoreferenceddataanapplicationinprecisionagriculture AT cordobamariano analisisdecomponentesprincipalescondatosgeorreferenciadosunaaplicacionenagriculturadeprecision AT balzarinimonica analisisdecomponentesprincipalescondatosgeorreferenciadosunaaplicacionenagriculturadeprecision AT brunocecilia analisisdecomponentesprincipalescondatosgeorreferenciadosunaaplicacionenagriculturadeprecision AT costajoseluis analisisdecomponentesprincipalescondatosgeorreferenciadosunaaplicacionenagriculturadeprecision |
_version_ |
1800220949125005312 |