Visión artificial en la agricultura de precisión para la identificación de enfermedades en cultivos de arveja Quantum

La presente investigación titulada "Visión artificial en la agricultura de precisión para la identificación de enfermedades en cultivos de arveja Quantum" se centra en los sembríos de arveja Quantum para la detección de enfermedades mediante el uso de herramientas tecnológicas. El objetivo principal consistió en desarrollar una aplicación móvil haciendo uso de visión artificial enfocada a la agricultura de precisión, específicamente dirigida a los sembríos mencionados. El presente proyecto se llevó a cabo en la provincia del Carchi, con énfasis en el cantón Montúfar, ciudad de San Gabriel, comunidad La Delicia, donde se identificó un problema recurrente en la detección temprana de enfermedades como: antracnosis, fusarium y oídio. La metodología empleada combinó enfoques cualitativos y cuantitativos. El análisis cualitativo se centró en las características particulares de las enfermedades, por otro lado, el enfoque cuantitativo se basó en la información recopilada mediante instrumentos aplicados a 192 agricultores. La investigación abarcó métodos: descriptivos, explicativos, exploratorios, de campo y documentales, proporcionando información valiosa para el estudio. En relación con la detección de enfermedades, se observó que los agricultores la realizaban de manera empírica, tomando como base su experiencia e identificando las enfermedades en etapas avanzadas del crecimiento de la planta. Se propuso entonces, el desarrollo de un aplicativo haciendo uso de algoritmos de visión artificial con el fin de mejorar el tiempo en la detección de diferentes enfermedades en el cultivo. Se optó por la metodología ágil XP (Extreme Programming), por su adaptabilidad en el desarrollo de software mejorando su calidad y capacidad de ajustarse a los cambios en los requisitos del cliente. Esta metodología por su versatilidad permitió una comunicación efectiva entre el cliente y el desarrollador, ajustándose adecuadamente a los objetivos de la investigación

• Autor principal: Pérez Enríquez, Kimberlhy Nayelly (author)
• Outros Autores: Tutachá Delgado, Wilmer Orlando (author)
• Formato: bachelorThesis
• Publicado em: 2024
• Assuntos: Visión Artificial, Agricultura de precisión, metodología XP.
• Acesso em linha: http://repositorio.upec.edu.ec/handle/123456789/2408