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Sistema interactivo para el tratamiento integral de malezas. I. Identificacion de malezas
The success of sustainable agroecosystems is closely linked to the availability of high quality information. This sort of information will optimize management and decision making, improving profits and lowering the agrochemicals impact in the agroecosystems. This is the aim of SITRAMA (Interactive System for Weed Management), a system that deals with the weed management within soybean crop context, using knowledge engineering techniques. SITRAMA comprises four modules. The first one deals with weed recognition at seedling stage; the second is concerned with the different control and management strategies which take into account the crop system variables; the third deals with crop losses taken into account weed density & distribution; and the fourth is concerned with economic analysis under conventional techniques (revenues/costs) or novel ones (margin maximisation, risks & uncertainty). The goal of this paper is to present the developement of the first module, - weed recognition -, stressing the strategies followed to achieve the identification goal. The strategies used simplify the conventional dicotomic classification, focusing into relevant characters of the seedling. In such a way, information required to the user is minimized, emulating an expert reasoning.La viabilidad de los sistemas agropecuarios sustentables est谩 estrechamente vinculada con la disponibilidad de informaci贸n de alta calidad que permita optimizar la toma de decisiones, maximizando la rentabilidad y disminuyendo el impacto ambiental de la agricultura. Con este prop贸sito surge el Sistema Interactivo para el Tratamiento Integral de Malezas (SITRAMA), un sistema que se ocupa de la problem谩tica de las malezas en cultivos de soja utilizando las t茅cnicas de Ingenier铆a del Conocimiento. El conocimiento consta de cuatro m贸dulos. El primero trata el reconocimiento de las malezas en estado de pl谩ntula; el segundo encara el problema del control de las malezas, considerando diferentes estrategias que tengan en cuenta variables del sistema de cultivo; el tercero calcula las p茅rdidas por competencia, teniendo en cuenta la densidad y distribuci贸n de malezas; y el cuarto realiza el an谩lisis econ贸mico, tanto bajo un enfoque convencional (relaci贸n costo/beneficio) como novel (maximizaci贸n de m谩rgenes/ riesgo e incertidumbre). El objetivo de este art铆culo es presentar el desarrollo del primer m贸dulo: el reconocimiento de una maleza en estado de pl谩ntula, destacando las estrategias seguidas para su clasificaci贸n. Esas estrategias simplifican la clasificaci贸n dicot贸mica, polarizando el reconocimiento en base a rasgos relevantes de las pl谩ntulas. De esta forma se minimiza la informaci贸n sobre la pl谩ntula requerida al usuario, y se emula el razonamiento experto, arribando al reconocimiento de la maleza de forma mucho m谩s r谩pida.La viabilidad de los sistemas agropecuarios sustentables est谩 estrechamente vinculada con la disponibilidad de informaci贸n de alta calidad que permita optimizar la toma de decisiones, maximizando la rentabilidad y disminuyendo el impacto ambiental de la agricultura. Con este prop贸sito surge el Sistema Interactivo para el Tratamiento Integral de Malezas (SITRAMA), un sistema que se ocupa de la problem谩tica de las malezas en cultivos de soja utilizando las t茅cnicas de Ingenier铆a del Conocimiento. El conocimiento consta de cuatro m贸dulos. El primero trata el reconocimiento de las malezas en estado de pl谩ntula; el segundo encara el problema del control de las malezas, considerando diferentes estrategias que tengan en cuenta variables del sistema de cultivo; el tercero calcula las p茅rdidas por competencia, teniendo en cuenta la densidad y distribuci贸n de malezas; y el cuarto realiza el an谩lisis econ贸mico, tanto bajo un enfoque convencional (relaci贸n costo/beneficio) como novel (maximizaci贸n de m谩rgenes/ riesgo e incertidumbre). El objetivo de este art铆culo es presentar el desarrollo del primer m贸dulo: el reconocimiento de una maleza en estado de pl谩ntula, destacando las estrategias seguidas para su clasificaci贸n. Esas estrategias simplifican la clasificaci贸n dicot贸mica, polarizando el reconocimiento en base a rasgos relevantes de las pl谩ntulas. De esta forma se minimiza la informaci贸n sobre la pl谩ntula requerida al usuario, y se emula el razonamiento experto, arribando al reconocimiento de la maleza de forma mucho m谩s r谩pida