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Eduart A. Murcia Botache

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Eduart A. Murcia Botache

Orcid ID0000-0002-7862-0926

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Publications

thumbnail for publication: Common Questions When Using Soil Moisture Sensors for Citrus and Other Fruit Trees

Common Questions When Using Soil Moisture Sensors for Citrus and Other Fruit Trees

Eric Herrera, Sandra M. Guzmán, and Eduart Murcia

A UF/IFAS numbered peer reviewed Fact Sheet. Published by Farm Economics, entrepreneurship, and management

thumbnail for publication: Preguntas comunes cuando se usan sensores de humedad en el suelo para cítricos y otros árboles frutales

Preguntas comunes cuando se usan sensores de humedad en el suelo para cítricos y otros árboles frutales

Eric Herrera, Sandra M. Guzmán, Eduart Murcia, y Daniel Palacios

Esta guía esta orientada para personal de extensión que pueda encontrar preguntas de los productores acerca del funcionamiento y precisión de sensores de humedad del suelo (SMSs) para producción de arboles frutales. La información en este documento permitirá a los especialistas de extensión responder algunas preguntas generales acerca de los SMSs. Esta publicación se enfoca en dos tipos de sensores portátiles usados actualmente en Florida para manejo de irrigación en cítricos y otros arboles: El oscilador de línea de transmisión (TLO) y el transmisometro en el dominio del tiempo (TDT) por sus siglas en ingles. Para detalles acerca de SMSs no descritos en esta publicación o alguna marca de SMS en particular, personal de extensión puede consultar los autores o un especialista de irrigación local.

thumbnail for publication: How to Identify If Your Time Series Inputs Are Adequate for AI Applications: Assessing Minimum Data Requirements in Environmental Analyses

How to Identify If Your Time Series Inputs Are Adequate for AI Applications: Assessing Minimum Data Requirements in Environmental Analyses

Eduart Murcia and Sandra M. Guzmán

This publication is intended for scientists, technicians, and decision-makers who want to start using machine learning (ML) in their projects. It provides an overview of the factors that should be considered when employing ML applications with time series (TS) data as input. Written by Eduart Murcia and Sandra M. Guzmán, and published by the UF/IFAS Department of Agricultural and Biological Engineering, January 2024.