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Using data mining techniques to forecast the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) in table grape
Indexado
Scopus SCOPUS_ID:85064680119
DOI 10.5220/0007570101890194
Año 2019
Tipo

Citas Totales

Autores Afiliación Chile

Instituciones Chile

% Participación
Internacional

Autores
Afiliación Extranjera

Instituciones
Extranjeras


Abstract



The Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) is a simple indicator that quantifies aerial biomass in fruit crops, which is correlated with the fruit yield and quality produced by an orchard. Therefore, knowing the NDVI values would allow predicting productive parameters above mentioned, which in turn would help planning operational activities such as harvesting. In this study, we estimated the NDVI of a Chilean table grape orchard based on past data using data mining techniques. For this purpose, we developed a three-step method, obtaining NDVI predictions with high accuracy.

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Colaboración Institucional



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Autores - Afiliación



Ord. Autor Género Institución - País
1 Gómez-Lagos, Javier E. - Universidad de Talca - Chile
2 González-Araya, Marcela C. - Universidad de Talca - Chile
3 Blu, Rodrigo Ortega - Universidad Técnica Federico Santa María - Chile
4 Acosta Espejo, Luis G. - Universidad Técnica Federico Santa María - Chile

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Financiamiento



Fuente
Universidad Técnica Federico Santa María
CYTED Ciencia y Tecnología para el Desarrollo

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Agradecimientos



Agradecimiento
This work is supported by the Support Funding for the Academic Development (FADA) of the Departamento de Ingeniería Comercial of Universidad Técnica Federico Santa María and by the CYTED program through the thematic network BigDSS-Agro, Project P515RT0123.

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