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https://repositorio.utn.edu.ec/handle/123456789/13229
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.advisor | Pusda Chulde, Marco Remigio | - |
dc.contributor.author | Moreira Ramos, Ronald David | - |
dc.date.accessioned | 2022-11-17T13:38:33Z | - |
dc.date.available | 2022-11-17T13:38:33Z | - |
dc.date.created | 2022-11-01 | - |
dc.date.issued | 2022-11-17 | - |
dc.identifier.other | 04/ISC/ 664 | es_EC |
dc.identifier.uri | http://repositorio.utn.edu.ec/handle/123456789/13229 | - |
dc.description | Desarrollar algoritmos de procesamiento de imágenes agrícolas obtenidas por drones para la detección de plantas faltantes en cultivos de maíz. | es_EC |
dc.description.abstract | La investigación realizada en el presenta artículo se basa en la detección de plantas faltantes dentro de los cultivos de maíz, debido a que muchos agricultores gastan gran cantidad de recursos y tiempo para poder realizar el monitoreo por medios tradicionales. En muchos países extranjeros ya han comenzado por utilizar la tecnología dentro del campo de la agricultura como, por ejemplo, el uso de los vehículos aéreos no tripulados (UAV) para la aplicación dentro de la agricultura de precisión. El objetivo de la investigación fue el desarrollo de algoritmos utilizando la técnica de visión por computador para detectar estas plantas faltantes, para lo cual se utilizó imágenes capturadas por drones con distancias de 5, 10 y 15 metros de altura con respecto al suelo. Para el desarrollo de los algoritmos se utilizó Matlab con la versión 2017 b. Se aplicó la metodología de cascada con la finalidad de cumplir con todos los entregables durante cada una de las fases. Además, se empleó uno de los capítulos de la guía de Swebok para validar los resultados. Los resultados obtenidos se hicieron en base a la precisión, sensibilidad y eficiencia de los algoritmos. Durante varias pruebas se determinó que el algoritmo óptimo para la detección de plantas faltantes dentro de los cultivos de maíz es el de 10 metros de altura. | es_EC |
dc.language.iso | spa | es_EC |
dc.rights | openAccess | es_EC |
dc.rights | Atribución-NoComercial-CompartirIgual 3.0 Ecuador | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/ | * |
dc.subject | TECNOLOGÍA | es_EC |
dc.subject | AGRICULTURA | es_EC |
dc.subject | ALGORITMOS | es_EC |
dc.title | Desarrollo de algoritmos de procesamiento de imágenes agrícolas obtenidas por drones para la detección de plantas faltantes en cultivos de maíz | es_EC |
dc.type | bachelorThesis | es_EC |
dc.description.degree | Ingeniería | es_EC |
dc.contributor.deparment | Sistemas Computacionales | es_EC |
dc.coverage | Ibarra, Ecuador | es_EC |
dc.identifier.mfn | 0000040288 | es_EC |
Appears in Collections: | Ing. en Sistemas Computacionales |
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