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...
- 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
- Rights
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- CC0 1.0 Universal
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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. |
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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.This project presents a software-based tool that allows the farmer to know the yield of potato, bean and pea crops in the department of Boyacá therefore it will benefit your future crops. The context of the work is framed in the problem of scarce use of technological tools in the agricultural environment and the need to renew the forms used until now by peasants. The solution is to develop a software-based tool to characterize the potato, pea and bean crops at the national level using the Evaluations data set Municipal Agricultural Companies of the Ministry of Agriculture and Rural Development (represented by the MADR) and implementing machine learning techniques (Machine Learning represented by the acronym ML) and predictive analytics to evaluate its behavior and precision.pdfspaCC0 1.0 Universalhttp://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/Abierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Conjunto de datosCultivosAprendizaje automáticoIngeniería en Telecomunicaciones -- Tesis y disertaciones académicasDesarrollo de herramientas basadas en aprendizaje automático para la predicción de rendimientos en cultivosAnálisis de datos agropecuariosAgricultura de precisión en ColombiaDatasetCropsMachine learningAplicación 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 automáticoSoftware based application for characterize potato, pea and crops beans at a national level using a set of data from the MADR and a learning technique automaticbachelorThesisMonografíainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8701https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/df8851a2-70dc-4ed8-9639-31465795722f/download42fd4ad1e89814f5e4a476b409eb708cMD55ORIGINALTrabajo de grado.pdfTrabajo de grado.pdfTrabajo de grado.application/pdf2751017https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/aada9c56-c62a-480e-a89d-e85201ad58a8/downloaddbce3bfedcca75a9a9d57b2a427b39d4MD51Licencia de uso y publicacion.pdfLicencia de uso y publicacion.pdfLicencia de uso y 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