1. DSpace en ESPOL
  2. Unidades Académicas
  3. Facultad de Ingeniería en Electricidad y Computación
  4. Tesis de Ingeniería en Ciencias Computacionales
Please use this identifier to cite or link to this item: http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/57541
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorCalderón Vega, María Fernanda , Director-
dc.contributor.authorFlores Matias, Angie Brisseth-
dc.contributor.authorNicola Salazar, Daniella Paullette-
dc.contributor.authorVillegas Barragán, Héctor Bryan-
dc.creatorESPOL-
dc.date.accessioned2023-06-20T16:13:43Z-
dc.date.available2023-06-20T16:13:43Z-
dc.date.issued2022-
dc.identifier.citationFlores Matias, A. B., Nicola Salazar, D. P. y Villegas Barragán, H. B. (2022). Evaluación de indicadores de contenido de nitrógeno en el cultivo de maíz (Zea mays) mediante relaciones cuantitativas y el uso de técnicas de teledetección y aprendizaje profundo. [Proyecto integrador]. ESPOL. FIEC. .-
dc.identifier.urihttp://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/57541-
dc.descriptionLa producción de maíz en Ecuador no abastece las necesidades internas del producto, debido a que un alto porcentaje de unidades de producción tienen un bajo nivel de tecnificación y suponen nulo o mínimo uso de herramientas tecnológicas. En el presente proyecto se evaluó indicadores de contenido de nitrógeno en el cultivo de maíz (Zea mays) mediante relaciones cuantitativas y el uso de técnicas de teledetección y aprendizaje profundo permiten el diagnóstico del estado nutricional de las plantas. Se desarrollaron modelos de DL de segmentación semántica para predecir la altura y el contenido de clorofila del maíz a partir de imágenes multiespectrales del cultivo tomadas con dron. Los resultados mostraron un iou score del 80% en la predicción de altura y 62% en la predicción de clorofila. Además, se evaluó la correlación de los índices de vegetación (IV) vs variables agronómicas y productiva, los resultados evidenciaron que los IV describen las características agronómicas y productiva de las plantas con R2 = 0.95 y 0.87 para los IV GRRI y NDRE.-
dc.formatapplication/pdf-
dc.format.extent85 páginas-
dc.language.isospa-
dc.publisherESPOL-
dc.rightsopenAccess-
dc.subjectAgricultura de precisión-
dc.subjectIndices de vegetación espectrales-
dc.subjectImágenes multiespectrales-
dc.subjectImágenes RGB-
dc.subjectAprendizaje profundo-
dc.titleEvaluación de indicadores de contenido de nitrógeno en el cultivo de maíz (Zea mays) mediante relaciones cuantitativas y el uso de técnicas de teledetección y aprendizaje profundo-
dc.typeIngeniero en computación-
dc.identifier.codigoespolT-113393-
dc.description.cityGuayaquil-
dc.description.degreeEscuela Superior Politécnica del Litoral-
Appears in Collections:Tesis de Ingeniería en Ciencias Computacionales

Files in This Item:
File SizeFormat 
T-113393 Flores-Nicola-Villegas .pdf3.3 MBAdobe PDFView/Open
Show simple item record


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.