Probabilidad de granizo derivada de la atenuación producida en un haz de radar

En este trabajo se presentan los resultados preliminares de una herramienta para mapear probabilidades de granizo en tiempo real. Se utilizó un abordaje de aprendizaje automático con generación de features a partir de los parámetros de un modelo lineal ajustados con datos de Zh obtenidos de las mediciones del radar meteorológico de INTA Paran á observando zonas afectadas por atenuación. Además, se utilizaron datos de campo provistos por empresas aseguradoras que cubren daños por granizo. Los resultados son alentadores con ajustes de los modelos que alcanzaron una exactitud de 79 %.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Probabilidad de granizo derivada de la atenuación producida en un haz de radar

En este trabajo se presentan los resultados preliminares de una herramienta para mapear probabilidades de granizo en tiempo real. Se utilizó un abordaje de aprendizaje automático con generación de features a partir de los parámetros de un modelo lineal ajustados con datos de Zh obtenidos de las mediciones del radar meteorológico de INTA Paran á observando zonas afectadas por atenuación. Además, se utilizaron datos de campo provistos por empresas aseguradoras que cubren daños por granizo. Los resultados son alentadores con ajustes de los modelos que alcanzaron una exactitud de 79 %.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Probabilidad de granizo derivada de la atenuación producida en un haz de radar

En este trabajo se presentan los resultados preliminares de una herramienta para mapear probabilidades de granizo en tiempo real. Se utilizó un abordaje de aprendizaje automático con generación de features a partir de los parámetros de un modelo lineal ajustados con datos de Zh obtenidos de las mediciones del radar meteorológico de INTA Paran á observando zonas afectadas por atenuación. Además, se utilizaron datos de campo provistos por empresas aseguradoras que cubren daños por granizo. Los resultados son alentadores con ajustes de los modelos que alcanzaron una exactitud de 79 %.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

GeoINTA: compartiendo datos por medio de la Infraestructura de Datos Espaciales del INTA

GeoINTA es la Infraestructura de Datos Espaciales del INTA. Se trata de un proyecto federal que se maneja en red, fortaleciendo las vinculaciones hacia adentro y fuera del INTA. Desde adentro se ha implementado una red de geoservidores (Red GeoINTA) conectados a través de servicios de interoperabilidad, con esta visión distribuida se ha podido formar recursos humanos a través de capacitaciones en las temáticas ligadas a tecnologías propias de las IDE. También permite que desde todas las dependencias del INTA que producen información georreferenciada puedan contribuir con productos de calidad a la Red GeoINTA y alimentar tanto a las herramientas de visualización propias de la institución como también al resto de los interesados en este tipo de información. Este proyecto constituye un caso de éxito y fortalecimiento institucional, debido a que ha logrado integrar en una única plataforma gran parte de la información geográfica desarrollada por una institución que tiene presencia en todo el país.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

GeoINTA: compartiendo datos por medio de la Infraestructura de Datos Espaciales del INTA

GeoINTA es la Infraestructura de Datos Espaciales del INTA. Se trata de un proyecto federal que se maneja en red, fortaleciendo las vinculaciones hacia adentro y fuera del INTA. Desde adentro se ha implementado una red de geoservidores (Red GeoINTA) conectados a través de servicios de interoperabilidad, con esta visión distribuida se ha podido formar recursos humanos a través de capacitaciones en las temáticas ligadas a tecnologías propias de las IDE. También permite que desde todas las dependencias del INTA que producen información georreferenciada puedan contribuir con productos de calidad a la Red GeoINTA y alimentar tanto a las herramientas de visualización propias de la institución como también al resto de los interesados en este tipo de información. Este proyecto constituye un caso de éxito y fortalecimiento institucional, debido a que ha logrado integrar en una única plataforma gran parte de la información geográfica desarrollada por una institución que tiene presencia en todo el país.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Clasificación multi-etiqueta con ensamble fijo por mayoría ponderada

La clasificación multi-etiquetas es un paradigma de aprendizaje supervisado que generaliza las técnicas clásicas de clasificación para abordar problemas en donde cada instancia de una colección se encuentra asociada a múltiples etiquetas. La mayor parte de los trabajos de investigación han sido realizados en contextos de aprendizaje por batch. Los ambientes de flujo continuo de datos (o streaming) presentan nuevos desafíos a esta área debido a las limitaciones de tiempo de respuesta y almacenamiento que acarrean. Se aplicaron algoritmos de clasificación multi-etiqueta a diversas colecciones de datos no estructuradas de referencia a partir de las cuales se simularon los streamings de datos. En este trabajo propone una estrategia de ensamble de algoritmos de clasificación multi-etiquetas con el objetivo de conseguir mejoras en la predicción. Los resultados han sido alentadores y la propuesta de ensambles utilizando algoritmos clásicos de clasificación multi-etiquetas mostraron rendimientos competitivos que mejoran en varios escenarios al estado del arte.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

GeoINTA: compartiendo datos por medio de la Infraestructura de Datos Espaciales del INTA

GeoINTA es la Infraestructura de Datos Espaciales del INTA. Se trata de un proyecto federal que se maneja en red, fortaleciendo las vinculaciones hacia adentro y fuera del INTA. Desde adentro se ha implementado una red de geoservidores (Red GeoINTA) conectados a través de servicios de interoperabilidad, con esta visión distribuida se ha podido formar recursos humanos a través de capacitaciones en las temáticas ligadas a tecnologías propias de las IDE. También permite que desde todas las dependencias del INTA que producen información georreferenciada puedan contribuir con productos de calidad a la Red GeoINTA y alimentar tanto a las herramientas de visualización propias de la institución como también al resto de los interesados en este tipo de información. Este proyecto constituye un caso de éxito y fortalecimiento institucional, debido a que ha logrado integrar en una única plataforma gran parte de la información geográfica desarrollada por una institución que tiene presencia en todo el país.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Determinación de caracteres discriminantes en espiga en híbridos de maíz

p.431-435Se efectuó un análisis estadístico discriminante en un grupo de 12 híbridos argentinos de maíz con el fin de detectar cuáles son los caracteres macroscópicos en espiga que más contribuyen a dicha discriminación con el fin de mejorar la respuesta a la selección fenotípica. Para ello se efectuaron mediciones en 12 caracteres en espiga, a saber: longitud de espiga, diámetro medio de la espiga, diámetro en la base de la espiga, número de granos por hilera, número de hileras, número de cariopses, número de chalas, peso de chalas, peso de grano, peso de la espiga, peso de marlo y peso total. Se dividió el análisis en grupos según la clase de híbrido: 2X, 3X ó 4X. La prueba realizada para evaluar el nivel general de discriminación (X de Wilks) y la prueba con respecto a las distancias euclidianas (F Snedecor) entre grupos resultaron altamente significativas lo cual implica la existencia de variación fenotípica estadísticamente significativa entre grupos y oportunidades para aumentar la respuesta a la selección. Se calcularon raíces canónicas para dar cuenta de la naturaleza de la discriminación hallada. La variable peso total resultó la más importante en la composición de la primera variable canónica en híbridos simples mientras que para el grupo de híbridos tres vías las variables más importantes a este respecto resultaron ser el peso de la espiga y el peso de los granos. Finalmente, para el grupo de híbridos dobles ha sido una diferencia entre el peso de los granos y el peso total la variable más importante

Recent land use and land cover change dinamics in the Gran Chaco Americano

Land transformation is one of the most significant human changes on the Earth’s surface processes. Therefore, land use land cover time series are a key input for environmental monitoring, natural resources management, territorial planning enforcement at national scale. We here capitalize from the MapBiomas initiative to characterize land use land cover (LULC) change in the Gran Chaco between 2010 and 2017. Specifically we sought to a) quantify annual changes in the main LULC classes; b) identify the main LULC transitions and c) relate these transitions to current land use policies. Within the MapBiomas project, Landsat based annual maps depicting natural woody vegetation, natural herbaceous vegetation, dispersed natural vegetation, cropland, pastures, bare areas and water. We used Random Forest machine learning algorithms trained by samples produced by visual interpretation of high resolution images. Annual overall accuracy ranged from 0,73 to 0,74. Our results showed that, between 2010 and 2017, agriculture and pasture lands increased ca. 3.7 Mha while natural forestry decreased by 2.3 Mha. Transitions from forests to agriculture accounted for 1.14% of the overall deforestation while 86% was associated to pastures and natural herbaceous vegetation. In Argentina, forest loss occurred primarily (39%) on areas non considered by the territorial planning Law, followed by medium (33%), high (19%) and low (9%) conservation priority classes. These results illustrate the potential contribution of remote sensing to characterize complex human environmental interactions occurring over extended areas and timeframes.Fil: Banchero, S. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Clima y Agua; ArgentinaFil: de Abelleyra, D. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Clima y Agua; ArgentinaFil: Verón, S.R. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Clima y Agua; ArgentinaFil: Arevalos, F. Asociación Guyra Paraguay; ParaguayFil: Volante, J.N. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Salta; ArgentinaFil: Mosciaro, M.J. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Salta; Argentin

Big data para el análisis de tormentas severas

Se presenta para discusión los primeros resultados del trabajo de una tesis de maestría en minería de datos y descubrimiento de conocimiento que tiene el objetivo de evaluar cuál es la capacidad de predicción de ocurrencia de granizo de un conjunto de índices de inestabilidad utilizando técnicas de aprendizaje automático en un entorno de Big Data. Además deja constancia de los procesos de ETL para la integración de un conjunto de fuentes heterogéneas con variedad de escalas de relevamiento y los primeros resultados del análisis multivariado sobre algunos eventos destacados. Una tormenta severa es un fenómeno atmosférico con capacidades destructivas, como pueden ser tormentas eléctricas intensas, tormentas de granizo y tornados. El granizo se considera un riesgo natural y los daños provocados por este fenómeno meteorológico extremo causan en Argentina graves pérdidas en algunas regiones y afecta a diferentes sectores económicos, tanto en las zonas urbanas como rurales. La precipitación de granizo se caracteriza por tener una alta variabilidad espacial y temporal lo que representa un gran desafío para el análisis y desarrollo de modelos de pronóstico a corto plazo.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO