Artículo

Análisis de componentes principales con datos georreferenciados

una aplicación en agricultura de precisión

Principal component analysis with georeferenced data

an application in precision agriculture

Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Estadística y Biometría. enviar el email al autor
Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Estadística y Biometría.
Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Estadística y Biometría.
Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (Argentina). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce


Publicado en el en Revista de la Facultad de Ciencias Agrarias (Vol. 44, no. 1)
Institución Editora: Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Agrarias. Centro Coordinador de Ediciones Académicas Idioma: Español


Resumen:

Español
La utilización de nuevas tecnologías asociadas a la agricultura de precisión permite capturar información de múltiples variables en gran cantidad de sitios georreferenciados dentro de lotes en producción. Las covariaciones espaciales de las propiedades del suelo y el rendimiento del cultivo pueden evaluarse a través del análisis de componentes principales clásico (PCA). No obstante, como otros métodos multivariados descriptivos, el PCA no ha sido desarrollado explícitamente para datos espaciales. Nuevas versiones de análisis multivariado permiten contemplar la autocorrelación espacial entre datos de sitios vecinos. En este trabajo se aplican y comparan los resultados de dos técnicas multivariadas, el PCA y MULTISPATI-PCA. Este último incorpora la información espacial a través del cálculo del índice de Moran entre los datos de un sitio y el dato promedio de sus vecinos. Los resultados mostraron que utilizando MULTISPATI-PCA se detectaron correlaciones entre variables que no fueron detectadas con el PCA. Los mapas de variabilidad espacial construidos a partir de la primera componente de ambas técnicas fueron similares; no así los de la segunda componente debido a cambios en la estructura de co-variación identificada, al corregir la variabilidad por la autocorrelación espacial de los datos. El método MULTISPATI-PCA constituye una herramienta importante para el mapeo de la variabilidad espacial y la identificación de zonas homogéneas dentro de lotes.

Inglés
New precision agriculture technologies allow collecting information from several variables at many georeferenced locations within crop fields. The spatial covariation of soil properties and crop yield data can be evaluated by principal component analysis (PCA). Nevertheless, PCA has not been explicitly developed for spatial data as other multivariate descriptive methods. Other multivariate techniques that include spatial autocorrelation among data of neighborhood sites have been recently developed. In this paper, we apply and compare two multivariate analyses, PCA and spatially constrained multivariate analysis methods (MULTISPATI-PCA). The latter incorporates the spatial information into multivariate analysis calculating Moran’s index between the data at one location and the mean values of its neighbors. The results showed that MULTISPATI-PCA detected relations in the data that were not detected with PCA. The mapping of spatial variability from the first principal component was similar between PCA and MULTISPATI-PCA, but maps from the second component were different due to the variance correction by spatial autocorrelation. MULTISPATIPCA method represents a crucial tool to map spatial variability within a field, and to identify homogeneous zones in a multivariate sense.


Disciplinas:
Ciencias agrarias

Palabras clave:
Método MULTISPATI-PCA - - Nuevas tecnologías para agricultura de precisión - Análisis geoestadístico

Descriptores:
CÓRDOBA (ARGENTINA) - ANÁLISIS MULTIVARIADO - ANÁLISIS DE COMPONENTES

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Cómo citar este artículo:

Córdoba, Mariano; Balzarini, Mónica; Bruno, Cecilia; Costa, José Luis (2012) "Análisis de componentes principales con datos georreferenciados: una aplicación en agricultura de precisión". En: Revista de la Facultad de Ciencias Agrarias, Vol. 44, no. 1, p. 27-39.
Dirección URL del artículo: http://bdigital.uncu.edu.ar/4485.
Fecha de consulta del artículo: 22/10/17.
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