Aplicación basada en software para caracterizar los cultivos de papa, arveja y frijol a nivel nacional utilizando un conjunto de datos del MADR y una técnica de aprendizaje automático

En este proyecto se presenta una herramienta basada en software que le permite al agricultor conocer el rendimiento de los cultivos de papa, frijol y arveja en el departamento de Boyacá por ende beneficiará sus futuras cosechas. El contexto del trabajo se enmarca en la problemática del escaso uso de las herramientas tecnológicas en el entorno de la agricultura y la necesidad de renovar las formas utilizadas hasta el momento por los campesinos. La solución consiste en desarrollar una herramienta basada en software para caracterizar los cultivos de papa, arveja y frijol a nivel nacional utilizando el conjunto de datos de Evaluaciones Agropecuarias Municipales del Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural (representado por la sigla MADR) e implementando técnicas de aprendizaje automático (del inglés Machine Learning representado por la sigla ML) y analítica predictiva para evaluar su comportamiento y precisión.

• Autores: Mosquera Palacios, Yuly Estefania; Gordillo Hernandez, Anderson Mauricio
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2023
• Institución: Universidad Distrital Francisco José de Caldas
• Repositorio: RIUD: repositorio U. Distrital
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.udistrital.edu.co:11349/41271
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/11349/41271
• Palabra clave: Conjunto de datos; Cultivos; Aprendizaje automático; Ingeniería en Telecomunicaciones -- Tesis y disertaciones académicas; Desarrollo de herramientas basadas en aprendizaje automático para la predicción de rendimientos en cultivos; Análisis de datos agropecuarios; Agricultura de precisión en Colombia; Dataset; Crops; Machine learning
• License: CC0 1.0 Universal