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Aplicacion de calculo se de indices de vegetacion


Enviado por   •  5 de Julio de 2020  •  Informe  •  5.046 Palabras (21 Páginas)  •  44 Visitas

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ESCUELA SUPERIOR POLITÉCNICA DE CHIMBORAZO

FACULTAD DE INFORMÁTICA Y ELECTRÓNICA

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Anteproyecto del

TRABAJO DE TITULACIÓN 

Título  

USO DE ALGORITMOS BASADOS EN MACHINE LEARNING PARA LA DETECCIÓN DE ENFERMEDADES EN PLANTAS FRUTALES DE PISO CLIMATICO TEMPLADO UTILIZANDO PROCESAMIENTO DE IMÁGENES CASO PRACTICO MANZANO.

Presentado por:   Diego Sebastián Gordon Izurieta

Director del Trabajo de Titulación:    Ing. Hugo Moreno

Escuela: Ingeniería Electrónica Telecomunicaciones y Redes

Tipo de Trabajo de Titulación: Propuesta Tecnológica

Fecha de presentación del anteproyecto:  09 de septiembre del 2018

1.   TÍTULO DEL ANTEPROYECTO DEL TRABAJO DE TITULACIÓN

USO DE ALGORITMOS BASADOS EN MACHINE LEARNING PARA LA DETECCIÓN DE ENFERMEDADES EN PLANTAS FRUTALES DE PISO CLIMATICO TEMPLADO UTILIZANDO PROCESAMIENTO DE IMÁGENES CASO PRACTICO MANZANO.  

2.   INFORMACIÓN GENERAL

2.1 PROPONENTE:

       NOMBRE: Diego Sebastián Gordon Izurieta

       CEDULA: 180442032-9

       CÓDIGO: 700

       E-MAIL: diego.gordon@espoch.edu.ec

       ESCUELA: INGENIERÍA ELECTRÓNICA EN TELECOMUNICACIONES Y REDES

       CARRERA: INGENIERÍA EN ELECTRÓNICA, TELECOMUNICACIONES Y REDES

2.4 DIRECTOR DEL TRABAJO DE TITULACIÓN:

NOMBRE: Hugo Moreno

CEDULA: 060292878-0

E-MAIL: h_moreno@espoch.edu.ec

2.5        EMPRESA / INSTITUCIÓN DONDE SE APLICARÁ EL TRABAJO:

             ESCUELA SUPERIRO POLITECNICA DEL CHIMBORAZO

3.        FORMULACIÒN GENERAL DEL PROYECTO DEL TRABAJO DE TITULACIÓN

  1. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA

  1. ANTECEDENTES

Los sitios apropiados para la producción del manzano deben tener suelo con profundidad efectiva mayor a 80 cm, con buena estructura, adecuada actividad biológica, sin limitantes de drenaje, topografía que permita la utilización de maquinaria, disponibilidad de agua de riego sin contaminación de metales pesados ni coliformes fecales, clima que permita un correcto desarrollo del huerto de acuerdo a la variedad y porta-injerto elegido es decir suficiente frío en otoño invierno y acumulación térmica primavera-verano, lugares ubicados a pleno sol, bien ventilados y sin heladas tardías en primavera (Ellena, 2003a).

Un aspecto muy importante a considerar, es el manejo de Plagas. Las plagas y enfermedades que afectan a los manzanos, cada una de ellas daña de manera específica al árbol causando pérdidas económicas hacia los productores. Cada una de estas enfermedades tiene una distinción que se puede detectar, pero muchas veces debido al tamaño del árbol de manzano puede complicar la detección de las mismas para ellos utilizaremos una propuesta tecnológica (Belloch, 2017).

Un vehículo aéreo no tripulado (VANT), o comúnmente dron​, ​ es una aeronave que vuela sin tripulación, reutilizable, capaz de mantener de manera autónoma un nivel de vuelo controlado y sostenido, y propulsado por un motor de explosión, eléctrico o de reacción, un VANT tiene una amplia variedad de formas, tamaños, configuraciones y características, además un VANT se es usado como un instrumento que nos permite obtener datos e información que posteriormente requieren de un tratamiento y un uso práctico (LHII, 2016).

El IoT o Internet of Things (Internet de las Cosas) está cambiando la manera en la que nos relacionamos con el mundo físico, este posee varias aplicaciones que pretende facilitarnos el uso de servicios en sectores como la hostelería, el comercio o la agricultura, esta última área de aplicación parecería errónea pero se puede usar para hacer seguimiento de magnitudes como la temperatura, humedad, luminosidad, presentar datos de las plantaciones y demás factores que pueden influir en la producción (Hernández, 2019).

Machine Learning es una disciplina del campo de la Inteligencia Artificial que aprende del entorno en el que funciona y de los datos que maneja para adelantar la solución a un problema. De ahí que se pueda emplear en cualquier empresa. Conociendo bien la información que se maneja, se pueden simplificar o automatizar tareas, e incluso se puede llegar a predecir las situaciones y dificultades con las que se va a encontrar el negocio.(Belloch, 2017).

La inteligencia artificial está transformando la sociedad a múltiples niveles, tocando de una forma u otra a prácticamente todos los niveles de población y sectores de actividad. Aunque pudiera parecer que la inteligencia artificial, aún a través de sus múltiples ramas, es exclusiva de empresas con vínculos tecnológicos, se trata de una tecnología transversal, que se puede aplicar a prácticamente cualquier rama de trabajo. Incluso dentro del sector agrícola (Makeig, y otros, 2012).

La aplicación de la Inteligencia Artificial en estas áreas pone en evidencia la necesidad de que las empresas relacionadas con el sector agrícola no se queden atrás, la aplicación de la Inteligencia Artificial cambiará el entorno competitivo, la Inteligencia Artificial y las nuevas tecnologías impactaran en la mano de obra rediseñando el modo de trabajo y reemplazando trabajos con automatización, las empresas tendrán que contar con una estrategia dirigida a la fuerza laboral, integración de sistemas con nuevas tecnologías, desarrollo de  soluciones cognitivas y, en definitiva, construcción de un nuevo ecosistema de producción (Corrales, 2015).

En Colima estado de México, basado en el principio de Machine Learning se desarrolló un sistema de información que procesa imágenes para la identificación de plagas en el cultivo de plátano como la Sigatoka Negra, Sigatoka Amarilla, el Moko del plátano y otras, que afectan su producción. Este trabajo se desarrolla en áreas de cultivo ubicadas en el municipio de Manzanillo, Colima. En la implementación del sistema, se usaron drones aéreos equipados con cámaras que utilizan sensores CMOS que obtienen imágenes de alta resolución, estas imágenes fueron procesadas utilizando técnicas de procesamiento de imágenes (Corrales, 2015).

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