Trampa pitfall con embudo y data logger para estudios de biodiversidad de artrópodos de suelo

En la actualidad la fauna edáfica es muy valorada en los estudios de biodiversidad por la provisión de funciones y servicios ecosistémicos asociados a la misma. Para estudiar los artrópodos epigeos de suelo se usan trampas de caída llamadas “pitfall”. Este trabajo tuvo como objetivo desarrollar una trampa pitfall con embudo y un data logger (TPEDL). En una primera etapa se diseñó una TPEDL compuesta por tres partes principales: un recipiente contenedor, un embudo y un vaso colector y luego fue evaluada a campo comparándola con una trampa pitfall convencional (TPC). Para la TPEDL se desarrollaron además un software y un hardware compuesto de dos gabinetes, una batería, una panta-lla, botones de comando y sensores. Los componentes fueron evaluados en la-boratorio determinándose su consumo energético. La TPEDL capturó el 51% correspondiente a 3 clases del phyllum Artropoda, mientras que la TPC capturó el 49% restante correspondiente a 2 clases (Insecta y Arachnidae). La TPEDL mostró buen desempeño en las pruebas realizadas. Los resultados obtenidos in-dican el potencial de la TPEDL para el futuro desarrollo de una trampa pitfall por tiempo automatizada (time-sorting pitfall trap), las posibilidades de mejora y la oportunidad de asociarla con herramientas estadísticas y Minería de Datos.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Diseño y desarrollo de un sistema embebido para una trampa pitfall con data logger

Las trampas de caída (pitfall) son utilizadas en estudios de biodiversidad de los artrópodos del suelo. Los avances tecnológicos posibilitaron su evolución surgiendo las trampas de caída por tiempo. El objetivo fue diseñar y desarrollar un sistema embebido para un prototipo automatizado de pitfall dotada de un data logger y sensores meteorológicos y edáficos. La metodología incluyó actividades propias del proceso de diseño de software de tiempo real y, complementariamente, utilizó un enfoque iterativo e incremental. El prototipo se conformó por 3 módulos, el Data Logger, el Recolector y el de Alimentación. Se utilizó Arduino como plataforma de desarrollo y mediante 6 ensayos de laboratorio se comprobó que el sistema cumplió los requerimientos funcionales y que su diseño arquitectónico contribuye al mantenimiento y evolución del dispositivo. Los resultados indican la factibilidad de concretar ensayos a campo en diferentes ambientes productivos, contemplando en el futuro la utilización de Minería de Datos.Workshop: WPSTR – Procesamiento de Señales y Sistemas de Tiempo RealRed de Universidades con Carreras en Informátic

Abordaje metodológico de minería de datos aplicada a investigaciones agropecuarias sobre artrópodos

La Minería de Datos (Data Mining) trata de resolver problemas o comprender fenómenos o situaciones mediante el análisis de datos digitales. Minería de Datos y extracción o “descubrimiento” de conocimiento en bases de datos (Knowledge Discovery in Databases, KDD) se han empleado indistintamente, pero existen diferencias entre ambas, siendo la primera solamente el núcleo de un proceso KDD. No obstante, actualmente Ciencia de Datos (Data Science) es una expresión mucho más utilizada en el contexto de descubrimiento de conocimiento a partir de datos, por eso en este trabajo se aborda un proyecto de Minería de Datos con un enfoque de ciencia de datos aplicada. Llevar a cabo un proyecto de este tipo requiere de un abordaje metodológico, se ha optado por CRISP-DM (CRoss Industry Standard Process for Data Mining) ya que es considerado como el estándar de facto para proyectos de analítica, Minería de Datos y Ciencia de Datos. El objetivo consiste en ejecutar un proyecto para descubrir, determinar o relacionar la incidencia de los factores abióticos (temperatura y humedad relativa ambiente, nivel de luz, y temperatura y humedad del suelo) en el comportamiento de la artropofauna edáfica existente en sistemas productivos hortícolas de la región de Salto Grande.Red de Universidades con Carreras en Informátic