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ccafs-cgiar-program-climate-change-agriculture-and-food-security
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Factores limitantesdel rendimiento y de la calidad
Prácticas óptimas de manejo específicas por sitio
Patrones climáticosfavorables / desfavorables
CONOCIMIENTOSInformación específica
por sitioQué, dónde,
cuándo ycómo sembrar
AgriculturaEspecífica por Sitio
Poniendo los datosal servicio de la agricultura
La minería de datos comerciales existentes, en
cultivos, suelos y clima, así como el análisis de
nuevos datos no-experimentales, contribuye
a lograr una agricultura más productiva
y resiliente ante el cambio climático.
Datos derendimiento
de los cultivos
Compilar datos existentes a través de alianzas
Estrategias modernas para la captura de datos (TICs)
Reducciónen la brechade rendimiento
Mayor capacidad adaptativa de los sistemas agrícolas al cambio climático
Mejores mediosde vida
Empoderamiento de los socios
DATOS
Equipo de Minería de Datos y Socios en Acción
IMPACTO
Informaciónde prácticas
agrícolas
• Democratizar el uso de datos e información en la agricultura. • Promover la agronomía basada en datos y el manejo específico por sitio.
Nuestros objetivos:
Datos climáticos
Datosde suelos
Agricultores,servicios
de extensión,fitomejoradores
Global Pulse de Naciones Unidas
2014:Big Data Climate
Challenge
Innovation Challenge del
Banco Mundial 2014:
Big Data for Development
Nuestro equipo
Selección de artículos científicos
Daniel Jiménez, Ph.D. Líder del EquipoPropicia el encuentro entre la Agricultura y el machine learning.
Luis Armando Muñoz, M.Sc. Coordinador de Proyectosy Experto en Gestión del ConocimientoSe asegura que el equipo hable el idioma humano al difundir los resultados entre los usuarios finales.
Andrés Aguilar, Ingeniero AgrícolaLa última contratación. Ya vuela tan alto como el resto del equipo.
Juan Felipe Rodríguez, InformáticoArquitecto de nuestro sistema de información. Hace que los datos estén disponibles para que el equipo juegue 24/7.
James Cock, Mentor del EquipoPionero del concepto de agricultura específica por sitio en el sector de la caña de azúcar en Colombia.
Víctor Hugo Patiño, Especialista en ClimaCapaz de recorrer todos los terrenos de las series climáticas.
Sylvain Delerce, M.Sc. Coordinador del Equipo de Análisis Mantiene los pies del equipo sobre la tierra.
Hugo Andrés Dorado Estadístico en proceso de mutación a científico de datosMaestro en R para diseñar algoritmos. Pone los servidores a sudar.
Cock J; Oberthür T; Isaacs C; Läderach PR; Palma A; Carbonell J; … Anderson, E. (2011). Crop management based on field observations: Case studies in sugarcane and coffee. Agricultural Systems 104(9):755–769. doi:10.1016/j.agsy.2011.07.001
Jiménez D; Cock J; Jarvis A; García J; Satizábal HF; Van Damme P; … Barreto-Sanz MA. (2011). Interpretation of commercial production information: A case study of lulo (Solanum quitoense), an under-researched Andean fruit. Agricultural Systems 104(3):258–270. doi:10.1016/j.agsy.2010.10.004
Jiménez D; Cock J; Satizábal HF; Barreto-Sanz MA; Pérez-Uribe A; Jarvis A; Van Damme P. (2009). Analysis of Andean blackberry (Rubus glaucus) production models obtained by means of artificial neural networks exploiting information collected by small-scale growers in Colombia and publicly available meteorological data. Computers and Electronics in Agriculture 69(2):198–208. doi:10.1016/j.compag.2009.08.008
www.ciat.cgiar.org/dapa
[email protected] Julio 2015CONTACTO
www.open-aeps.org
Premios Internacionales