Uso de Algoritmo de Inteligencia Artificial para Desarrollar una Metodología para Medir la Textura de los Suelos

This research is intended a methodology to determine soil texture using the spectrum of diffuse reflectance through the use of the artificial intelligence algorithm. RadiometerFieldSPec 4 was used with the purpose of registering the diffuse reflectance spectrum, the statistical modeler and the McNem...

Fuld beskrivelse

Saved in:
Bibliografiske detaljer
Hovedforfatter: Erazo López, Estéfany Alejandra (author)
Format: bachelorThesis
Sprog:spa
Udgivet: 2019
Fag:
Online adgang:http://dspace.unach.edu.ec/handle/51000/5710
Tags: Tilføj Tag
Ingen Tags, Vær først til at tagge denne postø!
_version_ 1839991791820996608
author Erazo López, Estéfany Alejandra
author_facet Erazo López, Estéfany Alejandra
author_role author
collection Repositorio Universidad Nacional de Chimborazo
dc.contributor.none.fl_str_mv García, Víctor Julio
dc.creator.none.fl_str_mv Erazo López, Estéfany Alejandra
dc.date.none.fl_str_mv 2019-06-28T21:52:26Z
2019-06-28T21:52:26Z
2019-06-28
dc.format.none.fl_str_mv 58p.
dc.identifier.none.fl_str_mv Erazo López, Estéfany Alejandra (2019). Uso de Algoritmo de Inteligencia Artificial para Desarrollar una Metodología para Medir la Textura de los Suelos. Proyecto de Investigación para la obtención del Titulo de Ingeniera Ambiental. Unach. Riobamba
http://dspace.unach.edu.ec/handle/51000/5710
dc.language.none.fl_str_mv spa
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidad Nacional de Chimborazo, 2019
dc.rights.none.fl_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositorio Universidad Nacional de Chimborazo
instname:Universidad Nacional de Chimborazo
instacron:UNACH
dc.subject.none.fl_str_mv ALGORITMO
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
REFLECTANCIA DIFUSA
dc.title.none.fl_str_mv Uso de Algoritmo de Inteligencia Artificial para Desarrollar una Metodología para Medir la Textura de los Suelos
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
description This research is intended a methodology to determine soil texture using the spectrum of diffuse reflectance through the use of the artificial intelligence algorithm. RadiometerFieldSPec 4 was used with the purpose of registering the diffuse reflectance spectrum, the statistical modeler and the McNemar test and then selecting the algorithm with the best performance. It generated 5 algorithms (decision trees) that have a less number of nodes, from these were formed 10 pairs of trees to choose the tree with the lowest percentage of error. The tree A1 presented a better performance with a general precision of 87.50 %, the tree A1 was obtained from segmenting the spectrum of diffuse reflectance in a width of 10 nm, with this, the variables of importance were identified. The observables O 25, O 27, O 24, O 26 and O 29 are in a range of 590 - 640 nm by the presence silt while O 65, O 145 and O 149 are between 990 - 1840 nm for the content of sand and O 177 and O 180 are between 2110 - 2150 nm by the presence clay. Through the confusion matrix for the test stage of the tree A1 was achieved a precision of 89.00 %, a sensitivity of 92.00 %, specificity of 71.00 % and an incorrect classification rate of 11.00 %. The methodology used to measure the texture of the soil with the use of the artificial intelligence algorithm the error is 13.60 % while with the traditional technique of 33.33 %, achieving thus obtain a less uncertainty and a percentage of error.
eu_rights_str_mv openAccess
format bachelorThesis
id UNACH_f1fcfa58f49bd39d2569c910d859170c
identifier_str_mv Erazo López, Estéfany Alejandra (2019). Uso de Algoritmo de Inteligencia Artificial para Desarrollar una Metodología para Medir la Textura de los Suelos. Proyecto de Investigación para la obtención del Titulo de Ingeniera Ambiental. Unach. Riobamba
instacron_str UNACH
institution UNACH
instname_str Universidad Nacional de Chimborazo
language spa
network_acronym_str UNACH
network_name_str Repositorio Universidad Nacional de Chimborazo
oai_identifier_str oai:localhost:51000/5710
publishDate 2019
publisher.none.fl_str_mv Universidad Nacional de Chimborazo, 2019
reponame_str Repositorio Universidad Nacional de Chimborazo
repository.mail.fl_str_mv .
repository.name.fl_str_mv Repositorio Universidad Nacional de Chimborazo - Universidad Nacional de Chimborazo
repository_id_str 0
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/
spelling Uso de Algoritmo de Inteligencia Artificial para Desarrollar una Metodología para Medir la Textura de los SuelosErazo López, Estéfany AlejandraALGORITMOINTELIGENCIA ARTIFICIALREFLECTANCIA DIFUSAThis research is intended a methodology to determine soil texture using the spectrum of diffuse reflectance through the use of the artificial intelligence algorithm. RadiometerFieldSPec 4 was used with the purpose of registering the diffuse reflectance spectrum, the statistical modeler and the McNemar test and then selecting the algorithm with the best performance. It generated 5 algorithms (decision trees) that have a less number of nodes, from these were formed 10 pairs of trees to choose the tree with the lowest percentage of error. The tree A1 presented a better performance with a general precision of 87.50 %, the tree A1 was obtained from segmenting the spectrum of diffuse reflectance in a width of 10 nm, with this, the variables of importance were identified. The observables O 25, O 27, O 24, O 26 and O 29 are in a range of 590 - 640 nm by the presence silt while O 65, O 145 and O 149 are between 990 - 1840 nm for the content of sand and O 177 and O 180 are between 2110 - 2150 nm by the presence clay. Through the confusion matrix for the test stage of the tree A1 was achieved a precision of 89.00 %, a sensitivity of 92.00 %, specificity of 71.00 % and an incorrect classification rate of 11.00 %. The methodology used to measure the texture of the soil with the use of the artificial intelligence algorithm the error is 13.60 % while with the traditional technique of 33.33 %, achieving thus obtain a less uncertainty and a percentage of error.Esta investigación tiene como objetivo desarrollar una metodología para determinar la textura del suelo empleando el espectro de reflectancia difusa a través del uso del algoritmo de inteligencia artificial. Se utilizó el RadiometerFieldSPec 4 con el propósito de registrar el espectro de reflectancia difusa, el modelador estadístico y el Test de McNemar para posteriormente seleccionar el algoritmo con el mejor desempeño. Se generó 5 algoritmos (árboles de decisión) que tengan un menor número de nodos, a partir de estos se formaron 10 pares de árboles para elegir el árbol con menor porcentaje de error. El árbol A1 presentó un mejor desempeño con una precisión general de 87.50 %, el árbol A1 se obtuvo de segmentar el espectro de reflectancia difusa en un ancho de 10 nm, con esto se identificaron las variables de importancia. Los observables O 25, O 27, O 24, O 26 y O 29 están en un rango de 590 - 640 nm por la presencia de limo mientras que O 65, O 145 y O 149 están entre 990 – 1840 nm por el contenido de arena y O 177 y O 180 están entre 2110 – 2150 nm por la presencia de arcilla.Mediante la matriz de confusión para la etapa de prueba del árbol A1 se logró una precisión de 89.00 %, una sensibilidad de 92.00 %, especificidad de 71.00 % y una tasa de clasificación de incorrectas de 11.00 %. La metodología empleada para medir la textura del suelo con el uso del algoritmo de inteligencia artificial el error es de 13.60 % mientras que con la técnica tradicional de 33.33 %, logrando así obtener una menor incertidumbre y un porcentaje de error.UNACH, Sede EcuadorUniversidad Nacional de Chimborazo, 2019García, Víctor Julio2019-06-28T21:52:26Z2019-06-28T21:52:26Z2019-06-28info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis58p.Erazo López, Estéfany Alejandra (2019). Uso de Algoritmo de Inteligencia Artificial para Desarrollar una Metodología para Medir la Textura de los Suelos. Proyecto de Investigación para la obtención del Titulo de Ingeniera Ambiental. Unach. Riobambahttp://dspace.unach.edu.ec/handle/51000/5710spahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositorio Universidad Nacional de Chimborazoinstname:Universidad Nacional de Chimborazoinstacron:UNACH2019-09-24T08:06:41Zoai:localhost:51000/5710Institucionalhttp://dspace.unach.edu.ec/Universidad públicahttps://www.unach.edu.ec/http://dspace.unach.edu.ec/oai.Ecuador...opendoar:02019-09-24T08:06:41Repositorio Universidad Nacional de Chimborazo - Universidad Nacional de Chimborazofalse
spellingShingle Uso de Algoritmo de Inteligencia Artificial para Desarrollar una Metodología para Medir la Textura de los Suelos
Erazo López, Estéfany Alejandra
ALGORITMO
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
REFLECTANCIA DIFUSA
status_str publishedVersion
title Uso de Algoritmo de Inteligencia Artificial para Desarrollar una Metodología para Medir la Textura de los Suelos
title_full Uso de Algoritmo de Inteligencia Artificial para Desarrollar una Metodología para Medir la Textura de los Suelos
title_fullStr Uso de Algoritmo de Inteligencia Artificial para Desarrollar una Metodología para Medir la Textura de los Suelos
title_full_unstemmed Uso de Algoritmo de Inteligencia Artificial para Desarrollar una Metodología para Medir la Textura de los Suelos
title_short Uso de Algoritmo de Inteligencia Artificial para Desarrollar una Metodología para Medir la Textura de los Suelos
title_sort Uso de Algoritmo de Inteligencia Artificial para Desarrollar una Metodología para Medir la Textura de los Suelos
topic ALGORITMO
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
REFLECTANCIA DIFUSA
url http://dspace.unach.edu.ec/handle/51000/5710