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Redes neuronales artificiales en la estimación de la evapotranspiración de referencia


 
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1. Título Título del documento Redes neuronales artificiales en la estimación de la evapotranspiración de referencia
 
2. Creador/a Nombre de autor/a, institución, país Alberto A. Méndez-Jocik; Instituto de Investigaciones de Ingeniería Agrícola (IAgric); Cuba
 
2. Creador/a Nombre de autor/a, institución, país Daniel Ponce de León-Lima; Universidad Estatal de la Península de Santa Elena, Cantón la Libertad; Ecuador
 
3. Materia Disciplina(s) Ingeniería Agrícola
 
3. Materia Palabra/s clave modelación, riego, inteligencia artificial.
 
3. Materia Clasificación por materias MODELACIÓN
 
4. Descripción 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.

 
5. Editorial Institución organizadora, ubicación Instituto de Investigaciones de Ingeniería Agrícola (IAgric)
 
6. Colaborador/a Patrocinador(es)
 
7. Fecha (DD-MM-AAAA) 2017-10-01
 
8. Tipo Estado y género Artículo revisado por pares
 
8. Tipo Tipo
 
9. Formato Formato de archivo PDF, HTML, EPUB, XML-JATS
 
10. Identificador Identificador uniforme de recursos https://rcta.unah.edu.cu/index.php/IAgric/article/view/789
 
11. Fuente Título; vol., núm. (año) Revista Ingeniería Agrícola; Vol. 7, Núm. 4 (2017): octubre-noviembre-diciembre
 
12. Idioma Español=es es, en
 
13. Relación Archivos complementarios
 
14. Cobertura Localización geoespacial, periodo cronológico, muestra de investigación (sexo, edad, etc.)
 
15. Derechos Derechos de autor/a y permisos Copyright (c) 2017 Revista Ingeniería Agrícola
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