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    Pedido Procesamiento de mapas de rendimiento
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    Descripción
    Los mapas de rendimiento como una fuente de información útil para la gestión agronómica. Una de las tendencias globales en la agricultura moderna es buscar la eficiencia actuando sobre el espacio productivo no por promedios sino por unidades ambientales cuyas superficies comparten una o más características que justifican su diferenciación en cuanto a que son susceptibles de diferentes manejos ó prácticas agronómicas. La recolección de datos de rendimiento durante la cosecha tiene como ventaja el bajo costo y la gran cantidad de puntos de muestreo (aproximadamente 250 por hectárea, dependiendo del ancho de corte y la frecuencia de grabado). Sin embargo, debido a que es un proceso automático que se realiza en forma secundaria a la operación de cosecha, es susceptible a diversas fuentes de error. Algunos de esos errores se originan por fallas en la preparación y mantenimiento de alguno de los componentes del sistema que toma los datos (GPS, consola, sensores) o bien, son inducidos por el operario durante el proceso de cosecha. Ejemplo: indebida calibración de peso y humedad, incorrecto ajuste del ancho de corte. Otros, más que errores son desviaciones en la medición, y ocurren producto de la manera en que funciona el sistema de mapeo en sí, como por ejemplo, atoraduras de la cosechadora, entradas y salidas de la cabecera, cosecha con más de una máquina, y a veces errores de GPS. Es por ello que es recomendable realizar un análisis, depuración y consolidación de los datos antes de disponerse a analizarlos ó bien a utilizarlos como base para determinar conclusiones productivas ó decisiones futuras de manejo. El servicio de procesamiento de mapas de rendimiento que ofrece tecnosem es una alternativa interesante por dos razones:

    Análisis de la integridad de los datos. Ya sabemos que tenemos una cantidad inmensa de datos, pero cuál es la validez de los mismos? . Seguramente usando datos crudos para delinear ambientes o tomar algún tipo de decisión en cultivos futuros nos llevaría a equivocaciones. Esto es debido a que los mapas de rendimiento miden rendimiento y no características ambientales. Y el rendimiento está determinado por muchos factores, además del ambiente. Claros ejemplos son dieferencias en variedad/híbrido, fertilización, y cualquier otro tratamiento.
    Ordenamiento y clasificación de la información. La experiencia nos mostró que los primeros mapas son interesantes, pero los sucesivos, a medida que se acumulan se van transformando en un dolor de cabeza. Pensemos en una biblioteca sin un índice y sin un encargado. Los datos están, pero son muy difíciles de acceder. Por eso, creemos que la parte de ordenamiento y clasificación es cada vez más importante cuanto más cantidad de datos se acumulen. Nuestro objetivo es transformar los datos crudos en datos disponibles fácilmente, y relacionables con otras fuentes de datos georreferenciados

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