Predicción de la mosca del olivo

24 Ago Predicción de la mosca del olivo

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 Predicciones con un alcance de hasta cuatro semanas

Los resultados son mostrados con datos georreferenciados

 


Implementamos un modelo de predicción del porcentaje de picadas en la aceituna por la mosca del olivo. Nuestro objetivo es predecir la evolución de la plaga en las zonas biológicas de: 

Mágina Norte (Jaén)

Mágina Sur (Jaén)

Campiña Alta Oriental I (Córdoba)

Campiña Alta Oriental II (Córdoba)

Tras elaborar un modelo personalizado para cada una de las zonas, los resultados se muestran utilizando una escala en función del porcentaje medio de frutos picados. Nuestro proceso predictivo conlleva una serie de fases que comienza con la extracción y limpieza de datos. En ella utilizamos datos relacionados con:

  • Parcelas y los muestreos efectuados en las diferentes zonas biológicas partiendo de un año base concreto.
  • Datos climáticos procedentes de estaciones meteorológicas públicas de la RAIF.

Tras ello se seleccionan una serie de variables y conjunto de datos históricos para entrenar cada modelo. Al analizar cuatro modelos por zada zona biológica, contamos con 16 modelos en total.

Para el muestreo utilizamos variables como el código de parcela o la fecha de muestreo y día juliano, y para las variables de parcela, estudiamos el tipo de suelo, de riego o la variedad de la aceituna, entre otras. En cuanto a las variables climáticas, analizamos la temperatura media, máxima y mínima de la últia semana, quincena y mes, así como la velocidad del viento o el rango de humedad relativa. Por último, también analizamos las variables de plaga, es decir el porcentaje de olivas picadas en la última semana, quincena y mes, el porcentaje de hembras con huevos o el índice de riesgo en las últimas semanas. 

Una vez extraídos todos los datos creamos un modelo de regresión con técnicas de Machine Learning, lo que nos permitirá ver lo que ocurrió en el pasado, de manera que podamos predecir lo que pasará en el futuro si utilizamos las mismas variables.

                     

 

 

 

  

 

Por último, se le da salida a los datos en forma de mapa por cada semana de ejecución además de un informe y semanal con los resultados y observaciones o anomalías así como un documento con los resultados detallados para cada parcela.