Detección de enfermedades en rosas latinas, mediante el análisis y procesamiento de imágenes
El desarrollo de esta aplicación móvil tiene como objetivo principal proporcionar a los floricultores y trabajadores del sector de la rosa latina una herramienta efectiva que permita la detección temprana de enfermedades, específicamente el Virus del Mosaico de la Rosa y el Oídio. La capacidad de an...
- Autores:
-
Beltrán Palacios, Gelver Fabián
Fonseca Gómez, Leidy Yuliet
Mateus Benavides, Sofia
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad Cooperativa de Colombia
- Repositorio:
- Repositorio UCC
- Idioma:
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- Acceso en línea:
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El desarrollo de esta aplicación móvil tiene como objetivo principal proporcionar a los floricultores y trabajadores del sector de la rosa latina una herramienta efectiva que permita la detección temprana de enfermedades, específicamente el Virus del Mosaico de la Rosa y el Oídio. La capacidad de analizar y clasificar imágenes de las plantas con precisión es esencial para lograr este propósito. Los beneficios económicos de esta implementación son notables, dado que la detección anticipada de dichas enfermedades reducirá las pérdidas en la producción de rosas latinas. Se estima que, con esta aplicación, se logrará disminuir en un 10% las pérdidas anuales causadas por estas enfermedades, lo que se traduce en un impacto significativo en la rentabilidad y la estabilidad económica de los trabajadores del sector de las rosas. La aplicación no solo impulsará la sostenibilidad de la industria floricultora, sino que también contribuirá a la competitividad en los mercados internacionales, fortaleciendo así el papel de Colombia como uno de los principales exportadores de flores en el mundo. |
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Los beneficios económicos de esta implementación son notables, dado que la detección anticipada de dichas enfermedades reducirá las pérdidas en la producción de rosas latinas. Se estima que, con esta aplicación, se logrará disminuir en un 10% las pérdidas anuales causadas por estas enfermedades, lo que se traduce en un impacto significativo en la rentabilidad y la estabilidad económica de los trabajadores del sector de las rosas. La aplicación no solo impulsará la sostenibilidad de la industria floricultora, sino que también contribuirá a la competitividad en los mercados internacionales, fortaleciendo así el papel de Colombia como uno de los principales exportadores de flores en el mundo.The development of this mobile application has as its main objective to provide growers and workers in the Latin rose sector with an effective tool that allows early detection of diseases, specifically Rose Mosaic Virus and Powdery Mildew. The ability to accurately analyze and classify plant images is essential to achieve this purpose. The economic benefits of this implementation are notable, as early detection of such diseases will reduce losses in Latin rose production. It is estimated that, with this application, the annual losses caused by these diseases will be reduced by 10%, which translates into a significant impact on the profitability and economic stability of workers in the rose sector. The application will not only boost the sustainability of the flower industry, but will also contribute to The application will not only boost the sustainability of the flower industry, but will also contribute to competitiveness in international markets, thus strengthening Colombia's role as one of the world's leading flower exporters.Definición Del Tema A Tratar Objetivos -- Justificación -- Desarrollo Organizado Y Sistemático De La Revisión Bibliográfica -- Marco Teórico -- Marco Conceptual -- Desarrollo Del Proyecto -- Metodología -- Análisis Y Discusión -- Conclusiones -- Referencias --PregradoIngeniero de Sistemas46 p.application/pdfspaUniversidad Cooperativa de Colombia, Facultad de Ingenierías, Ingeniería de Sistemas, BogotáIngeniería de SistemasIngenieríasBogotáBogotáhttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2000 - Ciencias de la computación, información y obras generalesRosasEnfermedadesAutomatizaciónProcesosRosesDiseasesAutomationProcessesEnfermedades en rosasAutomatizacion de procesosInteligencia ArtificialEmpresasPredicción de tendenciasDiseases in rosesProcess automationArtificial IntelligenceCompaniesTrend predictionDetección de enfermedades en rosas latinas, mediante el análisis y procesamiento de imágenesTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTextinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/redcol/resource_type/TPinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionAgropecuaria, C. (2022). Diagnóstico de enfermedades en el cultivo de rosa spray (Rosa. Cogua, Cundinamarca: a Tucán Flowers S.A e.Alejandra, D. M. (30 de 10 de 2023). Educa.co. Obtenido de Educa.co: https://repository.udca.edu.co/bitstream/handle/11158/462/Evaluacion;jsessionid=61 8F47DE8415B310A84B6004EBB51F8D?sequence=1Amazon Web Services. (2023). AWS. Obtenido de https://aws.amazon.com/es/what- is/machine- learning/#:~:text=El%20machine%20learning%20es%20la,basarse%20en%20patro nes%20e%20inferencias.Apple Mosaic Ilarvirus, A. (05 de 12 de 2017). Herbario Virtual Fitopatología. doi:3076Galeano, P. (24 de 02 de 2023). Inteligencia Artificial en la toma de decisiones empresariales. Obtenido de Buk.co: ttps://www.buk.co/blog/aplicando-inteligencia- artificial-a-la-toma-de-decisiones-empresarialesHernández Rabadán, D. L. (2022). Redes neuronales convolucionales para el reconocimiento de imágenes con presencia de cenicilla polvorienta en cultivos de tomate. Colombia: Universidad Autónoma del Estado de Morelos. doi:https://doi.org/10.30973/progmat/2022.14.3/3Mathworks.com. (30 de 10 de 2023). Mathworks.com. Obtenido de Mathworks.com: https://es.mathworks.com/discovery/image-recognition-matlab.htmlMinisterio de Agricultura y Desarrollo Rural . (28 de 10 de 2015). Obtenido de https://www.minagricultura.gov.co/noticias/Paginas/Colombia-se-expande-a- nuevos-mercados-flores.aspxSimanca H., F. A., Cortes Méndez, J. A., & Blanco Garrido, F. (2021). Identifyng Robellini Palm Growth Stages Through a Convolutional NEURONAL NETWORK. ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences, 1402-1411. Obtenido de http://www.arpnjournals.org/jeas/research_papers/rp_2021/jeas_0721_8630.pdfSimanca H., F. A., Paez Paez, J. A., Diaz Cabiativa, E. C., & Palacio Hernández, J. V. (2023). La agricultura de precisión y herramientas TIC de apoyo. Bogotá: Fondo Editorial–Ediciones Universidad Cooperativa de Colombia.Simulink, M. &. (s.f.). 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