Big data II: Aplicaciones en superficies deportivas

big data y las superficies deportivas

Las aplicaciones más importantes del Big Data en superficies deportivas consisten en la recopilación y gestión adecuada de la información que se genera de forma continua (sensores de suelo como Pogo o estaciones meteorológicas) o de forma puntual (ensayos biomecánicos, analíticas de suelo, etc).

La información de todas las fuentes puede combinarse para obtener una base de datos completa de las superficies deportivas o cultivos. Con estos datos se pueden tomar decisiones certeras para tener todo el año el campo en perfecto estado.

Recopilación de datos biomecánicos en superficies deportivas.

Recopilación de datos biomecánicos en superficies deportivas.

 

La presentación de datos de forma sencilla y visual es otra de las características que define a Tiloom de cara a sus clientes, por ejemplo a través de sus plataformas de análisis de datos.

La gestión de esta información a través de modelos matemáticos, puede dar lugar a la  predicción de enfermedades fúngicas como es por ejemplo el Dollar Spot, a través de la regresión logística según el modelo Smith-Kerns Dollar Spot Model, con el que se determina la probabilidad de ocurrencia de esta enfermedad utilizando información procedente de estaciones meteorológicas (datos importados de humedad relativa y temperatura media).

https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0194216

Nuevas guías de fertilidad, MLSN, han sido igualmente implementadas por investigadores de primer nivel como Micah Woods, basadas en el análisis del big data.

El análisis y simulación de los procesos que tienen lugar en las diferentes superficies deportivas es posible con la recopilación de datos de agua del riego y suelo. Existen numerosos estudios para prever y  remediar posibles incidencias. Uno de ellos es el “Estudio de los procesos fisico – químicos de la rizosfera de greens construidos según especificaciones USGA en campos de golf mediante modelación hidrogeoquímica con PHREEQC” Raúl Bragado, 2016.

Procesos físico-químicos estudiados en perfil de green, Raúl Bragado 2016.

El estudio puede ser consultado en su totalidad en el siguiente enlace “http://hdl.handle.net/10317/5721“. En él se valora el efecto de la mineralogía del suelo y sus relaciones con el agua. Sin el uso del Big Data no podrían haberse extraído las conclusiones.

Groundsman de primer nivel como  Vicente Alpuente en Villareal C.F. han implementado este tipo de estudios en sus superficies. En Tiloom le apoyamos con el respaldo de nuestro equipo agronómico y con tecnología diferenciadora.

Contacta con el equipo de Tiloom si deseas implementar la última tecnología en recopilación y análisis de datos. Estaremos encantados de ofrecerte nuestra ayuda

“Lo que no se mide, no puede mejorarse”. Lord Kelvin.

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