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https://repositoriodspace.unipamplona.edu.co/jspui/handle/20.500.12744/5517Registro completo de metadatos
| Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Calderón Meza, Leidy Tatiana. | - |
| dc.date.accessioned | 2022-12-16T18:17:33Z | - |
| dc.date.available | 2022-03-20 | - |
| dc.date.available | 2022-12-16T18:17:33Z | - |
| dc.date.issued | 2022 | - |
| dc.identifier.citation | Calderón Meza, L. T. (2021). Desarrollo de un sistema de control de riego e identificación de malezas mediante inteligencia artificial para cultivos de maíz en el municipio de Paz de Ariporo, Casanare [Trabajo de Grado Pregrado, Universidad de Pamplona]. Repositorio Hulago Universidad de Pamplona. http://repositoriodspace.unipamplona.edu.co/jspui/handle/20.500.12744/5517 | es_CO |
| dc.identifier.uri | http://repositoriodspace.unipamplona.edu.co/jspui/handle/20.500.12744/5517 | - |
| dc.description | Los cambios climáticos han provocado desequilibrio con la naturaleza, lo cual ha afectado también la agricultura en zonas como la región Orinoquia que últimamente ha presentado dificultades para la plantación de cultivos, por tanto, se han impulsado estudios que ayuden a tratar estos impactos mediante inteligencia artificial, logrando soluciones que permiten la adaptación de las plantas. El propósito principal de este proyecto de investigación es desarrollar una solución mediante la implementación de un sistema de control de riego e identificación de malezas en cultivos de maíz de bajo costo, eficiente y fácil manejo que permita caracterizar la variable de humedad en la planta para conocer el rango de humedad que debe mantener el suelo y de este modo, abastecer la necesidad hídrica, además de monitorear el cultivo para prevenir al agricultor y tomar medidas como la fumigación a tiempo y que el cultivo se desarrolle sin inconvenientes, creando una base de datos que contiene imágenes de dos clases para realizar el entrenamiento de una red neuronal y luego validarla, la cual se encargara de identificar el momento en el que el cultivo presenta malezas e indicarle al agricultor. El sistema consta de un prototipo basado en etapas para el cumplimiento de las tareas que debe realizar, en este caso para el control de riego por goteo se tiene en cuenta cinco etapas en las que se caracteriza el cultivo, se adquieren los datos, se sintoniza la planta, se realiza la simulación y finalmente se prueba con la implementación; así mismo, para la identificación de malezas, básicamente consta de seis etapas, la adquisición de las imágenes, el preprocesamiento, el procesamiento, la creación de la red, entrenamiento y la exportación de la red neuronal. | es_CO |
| dc.description.abstract | La autora no proporciona la información sobre este ítem. | es_CO |
| dc.format.extent | 77 | es_CO |
| dc.format.mimetype | application/pdf | es_CO |
| dc.language.iso | es | es_CO |
| dc.publisher | Universidad de Pamplona- Facultad de Ingenierías y Arquitectura. | es_CO |
| dc.subject | La autora no proporciona la información sobre este ítem. | es_CO |
| dc.title | Desarrollo de un sistema de control de riego e identificación de malezas mediante inteligencia artificial para cultivos de maíz en el municipio de Paz de Ariporo, Casanare. | es_CO |
| dc.type | http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f | es_CO |
| dc.date.accepted | 2021-12-20 | - |
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| dc.rights.accessrights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | es_CO |
| dc.type.coarversion | http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1 | es_CO |
| Aparece en las colecciones: | Ingeniería Electrónica | |
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