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dc.contributor.advisorBarrero, Oscar
dc.contributor.advisorOuazaa, Sofiane
dc.contributor.advisorFernández G., Jose A.
dc.contributor.authorMonroy, María Fernanda
dc.date.accessioned2021-07-19T16:05:09Z
dc.date.available2021-07-19T16:05:09Z
dc.date.created2021-06-30
dc.date.issued2021
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12324/36726
dc.description.abstractLa definición de zonas de manejo (ZM) dentro de un campo de cultivo es una estrategia importante para la aplicación de la agricultura de precisión. Sin embargo, la determinación de las ZM es complicada debido a la existencia de múltiples factores que son responsables de la variabilidad espacial y temporal en el campo. En este estudio se desarrolló una metodología para determinar las ZM y la predicción de rendimiento a mitad del ciclo de un cultivo, utilizando un conjunto de datos del suelo, planta y de teledetección procedentes de cámaras RGB y multiespectral montadas en un vehículo aéreo no tripulado (UAV). El estudio se llevó a cabo en un sistema de cultivo comercial de arroz, maíz-algodón (sistema de producción rotacional) de 5 hectáreas en una región tropical (Tolima, Colombia). La información fue obtenida de dos campañas de los cultivos de arroz y maíz, y una campaña del cultivo de algodón. Las variables medidas incluyeron las propiedades del suelo, las condiciones del cultivo y los índices de vegetación (MI) obtenidos desde un UAV en diferentes etapas hasta la mitad de la campaña. Los resultados de los modelos de predicción de rendimiento utilizando los algoritmos de regresión mostraron que RF, KNN, MLP, y SVM con la base de datos de SOIL cuenta con alta precisión en la predicción de rendimiento, con resultados de R2 0.96 a 0.99 para el cultivo de arroz, el cultivo de algodón con un R2 entre 0.70 a 0.92 y el cultivo de maíz con R2 entre 0.96 a 0.99. Estos resultados demostraron que diferentes algoritmos son capaces de generar modelos igualmente eficientes en la predicción de rendimiento donde destacan RF, KNN y SVM.spa
dc.description.sponsorshipCorporación colombiana de investigación agropecuaria - AGROSAVIAspa
dc.format.extent94 páginas
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad de Ibaguéspa
dc.rightsAttribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/*
dc.titleDeterminación de zonas de manejo en un sistema de producción rotacional arroz, maíz – algodón usando técnicas de aprendizaje de máquinaspa
dc.subject.faoCultivo - F01spa
dc.audienceInvestigadorspa
dc.audienceProfesionalspa
dc.audience.contentCientíficospa
dc.subject.agrovocSistemas de producciónspa
dc.subject.agrovocArrozspa
dc.subject.agrovocMaízspa
dc.subject.agrovocAlgodónspa
dc.subject.agrovocAprendizajespa
dc.subject.agrovocAgricultura de precisiónspa
dc.subject.agrovocSuelospa
dc.subject.agrovocPruebas de rendimientospa
dc.subject.agrovocTratamiento de imágenesspa
dc.subject.agrovocZea maysspa
dc.subject.agrovocGossypium arboreumspa
dc.subject.agrovocOryza sativaspa
dc.rights.accesoAcceso a texto completospa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subject.redTransitoriosspa
dc.type.localengmasterThesiseng
dc.description.productionsystemsAlgodón-Gossypium herbaceumspa
dc.description.productionsystemsArroz-Oryza sativaspa
dc.description.productionsystemsMaíz-Zea maysspa
dc.type.localTesis de maestríaspa
dc.publisher.placeIbagué (Colombia)spa
dc.coverage.countryColombiaspa
dc.publisher.facultyFacultad de ingenieríaspa
dc.publisher.programIngeniería de controlspa
dc.description.degreelevelMaestríaspa
dc.subject.agrovocurihttp://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_a175b273
dc.subject.agrovocurihttp://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_6599
dc.subject.agrovocurihttp://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_12332
dc.subject.agrovocurihttp://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_1926
dc.subject.agrovocurihttp://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_37978
dc.subject.agrovocurihttp://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_92363
dc.subject.agrovocurihttp://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_7156
dc.subject.agrovocurihttp://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_24061
dc.subject.agrovocurihttp://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_9000033
dc.subject.agrovocurihttp://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_8504
dc.subject.agrovocurihttp://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_3336
dc.subject.agrovocurihttp://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_5438
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.type.redcolhttps://purl.org/redcol/resource_type/TM
dc.identifier.reponamereponame:Biblioteca Digital Agropecuaria de Colombiaspa
dc.identifier.repourlrepourl:https://repository.agrosavia.co
dc.identifier.instnameinstname:Corporación colombiana de investigación agropecuaria AGROSAVIAspa
dc.type.versionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85


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