Tratamiento de los datos

-Modelos estadísticos: consistente en procesos secuenciales para la detección y estimación de datos inconsistentes que finaliza con la obtención de un informe final del predio y/o cultivo. Por ejemplo: analizar los estados fenologicos de la planta.  

-Modelos Lineales: predicen un objetivo continuo basándose en relaciones lineales entre el objetivo y uno o más predictores. Los modelos lineales son relativamente simples y proporcionan una fórmula matemática fácil de interpretar para la puntuación. Por ejemplo: al contar los frutos de una cantidad de arboles escogidos al azar, podemos calcular cuantos kilos de fruta producira el huerto.

- Modelos Gráficos: Permite planificar con anticipación, por tanto, ofrece una idea de la relación espacial del caso proporcionando una información valiosa entre los sensores y el predio. Por ejemplo: Cuando descubrimos algun tipo de plaga en nuestro cultivo, este modelo nos ayudara a saber la cantidad de plantas dañadas que hay en total.

- Reglas de inferencia: proceso por el cual se derivan conclusiones a partir de premisas o hipótesis iniciales. Las reglas de inferencia reciben el nombre de: modus ponens, modus tollens y contraposición. Por ejemplo: se descubre un pequeño porcentaje de plantas muertas, a lo que se puede deducir que nuestro huerto esta siendo atacado por algun tipo de patogeno. 

- Toma de decisiones: proceso mediante el cual se realiza una elección entre diferentes opciones o formas posibles para resolver diferentes situaciones. Por ejemplo: al descubrir el patogeno, debemos elegir si lo eliminamos de manera quimica o biologica.