Redes neuronales artificiales en la estimación de la evapotranspiración de referencia

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Publicado: Oct 1, 2017
Palabras clave:
modelación, riego, inteligencia artificial.

Contenido principal del artículo

Alberto A. Méndez-Jocik
Instituto de Investigaciones de Ingeniería Agrícola (IAgric)
Daniel Ponce de León-Lima
Universidad Estatal de la Península de Santa Elena, Cantón la Libertad

Resumen

Las Redes Neuronales Artificiales (RNA) son una poderosa herramienta de modelación basada en los principios de Inteligencia Artificial adecuada para el análisis de complejos ecosistemas, la cual combinada con técnicas Sensoramiento Remoto Satelital pueden dar respuestas donde las ecuaciones matemáticas y físicas pierden su alcance. Siete variables fueron incluidas en este primer análisis, la temperatura superficial y emisividad obtenida de los productos radiométricos de MODIS 11, la temperatura ambiental, temperatura del punto de rocío, ángulo solar cenital del MODIS 7 y procesados según la ecuación dada por Méndez y Venus (2006), además del Índice Normalizado de Vegetación obtenido a partir de la banda MODIS 13, en el caso de la velocidad del viento fue necesario recurrir a procedimientos geoestadisticos para su modelación.

Detalles del artículo

Cómo citar
Méndez-Jocik, A. A., & Ponce de León-Lima, D. (2017). Redes neuronales artificiales en la estimación de la evapotranspiración de referencia. Ingeniería Agrícola, 7(4), 23–30. Recuperado a partir de https://revistas.unah.edu.cu/index.php/IAgric/article/view/789
Número
Vol. 7 Núm. 4 (2017): octubre-noviembre-diciembre
Sección
Artículos Originales

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Biografía del autor/a

Alberto A. Méndez-Jocik, Instituto de Investigaciones de Ingeniería Agrícola (IAgric)

Dr.C.

Daniel Ponce de León-Lima, Universidad Estatal de la Península de Santa Elena, Cantón la Libertad

Dr.C.

Citas

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