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Modelos de inteligencia artificial para predicción del rendimiento y…
Modelos de inteligencia artificial para predicción del rendimiento y presencia de plagas en arrozales, con implementación de un geoportal
OE1: Desarrollar y validar modelos de inteligencia artificial basados en datos de teledetección para la predicción del rendimiento de arrozales.
Datos agronómicos
: : :
Clima
Temperatura, humedad relativa, radiación solar, velocidad del viento.
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Suelo
Textura, densidad, porosidad, capacidad, conductividad eléctrica, etc.
Manejo del cultivo
Riego, fertilizantes, variedad, etc.
Rendimiento
kg/ha, tasa de llenado de grano, etc.
Teledetección
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Análisis de texturas
GLCM ENE, ENT, COR, HOM, CON, MEA y VAR.
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OE2: Desarrollar y validar modelos de inteligencia artificial para la detección temprana de plagas en arrozales, utilizando datos de teledetección. :
Datos agronómicos
Clima
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Temperatura, humedad relativa, radiación solar, velocidad del viento
Suelo
Textura, densidad, porosidad, capacidad, conductividad eléctrica, etc.
Manejo del cultivo
Riego, fertilizantes, variedad, etc.
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Teledetección
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Análisis de texturas
GLCM ENE, ENT, COR, HOM, CON, MEA y VAR.
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OE3: Diseñar e implementar un geoportal que integre y visualice los resultados de los modelos de inteligencia artificial para facilitar la monitorización y gestión en tiempo real de arrozales.
Diseño e implementación
Frontend, backend, base de datos
APIs de teledetección, de datos agronómicos, de machine learning
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OG: Desarrollar modelos de inteligencia artificial para la predicción del rendimiento y la detección de plagas en cultivos de arroz, con la implementación de un geoportal para la integración y análisis de datos de teledetección.
Cambio climático
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Situación mundial, nacional y local
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