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Programa del congreso

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Resumen diario

Sesión

PÓSTER S04 - S05
Lugar: CLAUSTRO GARCÍA MATOS

Presentación 3

Evaluación de la combinación de variables dasométricas y de teledetección en la predicción de la vecería en Pinus pinea L. mediante Machine Learning

Alejandro Morales-Martín¹, Jorge Torres-Sánchez², Javier Vázquez-Piqué³, Francisco Javier Mesas-Carrascosa², Pedro Antonio Gutiérrez¹, Miguel Montoro Girona^3,4, Marta Pardos⁵, Rafael Calama⁵

1: Universidad de Córdoba. Departamento de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial. Edif. Albert Einstein (C2)–3ª Planta. Campus de Rabanales Ctra. N-IV km. 396 C.P. 14071, Córdoba, España.; 2: Universidad de Córdoba. Departamento de Ingeniería Gráfica y Geomática. Edif. Gregor Mendel (C5)–2ª Planta. Campus de Rabanales Ctra. N-IV km. 396 C.P. 14071, Córdoba, España.; 3: Universidad de Huelva. Departamento de Ciencias Agroforestales. Avda. Fuerzas Armadas S/N. C.P. 21007, Huelva, España.; 4: Groupe de Recherche en Écologie de la MRC Abitibi (GREMA), Forest Research Institute (IRF), Université du Québec en Abitibi-Témiscamingue (UQAT), 341 Rue Principale Nord, Amos, Québec J9T 2L8, Canada.; 5: Instituto de Ciencias Forestales (ICIFOR-INIA), CSIC, Ctra. de la Coruña km 7,5 C.P. 28040, Madrid, España.