Browsing by Author "RÍOS VILLAGRA, FRANCISCO JAVIER"
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Thesis PROPUESTA PARA LA ESTIMACIÓN DE LA PRODUCCIÓN DE UVA MEDIANTE MÉTODOS DE OPTIMIZACIÓN ENTERA.(2010-01) RÍOS VILLAGRA, FRANCISCO JAVIER; RÍOS VILLAGRA, FRANCISCO JAVIER; ACOSTA ESPEJO, LUIS GONZALO; Universidad Técnica Federico Santa María. Departamento de Industrias; ORTEGA BLU, RODRIGOEn el siguiente documento se presenta la evaluación del método CRIO (Clasificación y Regresión Vía Optimización Entera) en la generación y validación de una regresión entre el índice PCD (Índice de densidad de Células Vegetales) y el peso promedio del racimo de uva por cuartel en el día cero antes de cosecha estimado por muestreo. Esta evaluación se realizó para las siguientes cepas: Cabernet Sauvignon, Carménere, Chardonnay, Merlot y Sauvignon Blanc. Así, con el fin de predecir la producción del peso del racimo de uva se utilizó un estudio de Imágenes Multiespectrales y Muestreos Dirigidos realizado por Ortega, el año 2008. En el estudio se muestrearon 63 cuarteles en 12 campos distintos, la superficie total de producción de los 63 cuarteles fue de 250,55 hectáreas, los kilos de uva muestreados fueron 9.937,15 [Kg] y la superficie muestreada correspondió al 15% de la superficie total. El método CRIO, el cual se utilizó para generar la relación entre el índice PCD y el peso del racimo de uva en el día cero antes de cosecha, presentó como principal virtud la capacidad de eliminar los “Outliers” antes de calcular la regresión. Los resultados obtenidos se dieron de muy buena forma en las cepas: Cabernet Sauvignon, Merlot y Sauvignon Blanc, sin embargo en las cepas: Carménere y Chardonnay no se lograron obtener patrones que derivasen en una relación, una explicación de esto puede deberse a que en algunos cuarteles se realizó una mala distribución de las muestras y pocas sesiones de muestreo. Luego la validación de los modelos seleccionados para las cepas: Cabernet Sauvignon, Merlot y Sauvignon Blanc, fue bastante buena cumpliéndose casi todos los supuestos estadísticos, el único problema se presentó en la normalidad de los errores, lo cual fue un problema común en los tres modelos. Esto puede deberse a una mala distribución de las muestras o a la falta de información. Por último al comparar el rendimiento en kilogramos de uva por hectárea en cada cuartel estimados por el modelo del índice PCD con el rendimiento en kilogramos de uva real por hectárea en cada cuartel, los resultados fueron muy buenos. Se observó que el 93,1% de lo estimado en promedio es lo que realmente se produce, este resultado permite concluir que el índice PCD es un instrumento de predicción confiable. Además se cumplieron casi todos los supuestos estadísticos, sin embargo debido a falta de información, los intervalos de confianza de la regresión se vieron afectados.
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