Inteligencia artificial enfocada al uso y distribución de terrenos para procesos de producción agrícola

Palabras clave: Complemento, control, datos, módulo, móvil

Resumen

La comunidad agrícola siendo una de las fuentes más económicas e importantes del Ecuador ha presentado varias necesidades al momento de optimizar recursos en el proceso de cultivo. Una de las necesidades que ha presentado la comunidad agricultora es el encontrar una solución efectiva ante la falta de conocimiento sobre la medición de su terreno para la construcción de invernaderos y el estado del suelo permitiendo conocer la cantidad exacta de plantas a ser sembradas, aportando un mayor grado de efectividad y satisfacción a la comunidad agrícola, que trabaja bajo invernadero. En el presente documento se explica acerca del desarrolló de un módulo de medición de terreno aplicando técnicas de inteligencia artificial, las cuales ayudaron con las necesidades que tienen los agricultores de la comunidad. El módulo mencionado facilitó al personal encargado en el procedimiento de la medición del terreno, y al efectuar el cálculo de número de plantas que entran en las camas del invernadero. Para el desarrollo de este módulo se utilizó la metodología de investigación mixta ya que se realizó un análisis cuantitativo-cualitativo, y a su vez una metodología de desarrollo ágil como Mobile D. Se tomaron en cuenta varias técnicas de la inteligencia artificial para optimizar tiempo y recursos en sectores agrícolas. Al analizar y aplicar estas técnicas hemos podido constatar el estado del terreno bajo invernadero permitiendo realizar la medición correcta con la ayuda de GoogleMaps a través de la utilización de coordenadas UTM que permite extraer el ancho y longitud del terreno bajo invernadero.

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Biografía del autor/a

Marjorie Cristina Caicedo Coello
Estudiante de la Facultad ciencias de la ingeniería y aplicadas; Universidad Técnica de Cotopaxi; Latacunga, Cotopaxi; Ecuador
Edwin José Chicaiza Guerra
Estudiante de la Facultad ciencias de la ingeniería y aplicadas; Universidad Técnica de Cotopaxi; Latacunga, Cotopaxi; Ecuador
Manuel William Villa Quishpe
Docente de Facultad ciencias de la ingeniería y aplicadas; Universidad Técnica de Cotopaxi; Latacunga, Cotopaxi; Ecuador

Citas

E. A. Amaya Garcia and R. A. Y. Walter, “DISEÑO DE AUTOMATIZACIÓN DE SISTEMA DE RIEGO DE INVERNADERO PARA EL DESARROLLO DE LA AGRICULTURA FAMILIAR EN EL MARCO DE LA SEGURIDAD ALIMENTARIA,” El Salvador, 2016.

O. de la N. U. para la Alimentación, “The state of agriculture and food,” in El estado Mundial de la Agricultura y la Alimentación, 2017, pp. 1–178, [Online]. Available: http://www.fao.org/3/a-i7658s.pdf.

A. Setiawan and E. Sediyono, “THE USE OF GOOGLE MAPS AND UNIVERSAL TRANSVERSE MERCATOR (UTM) COORDINATE IN LAND MEASUREMENT OF REGION IN DIFFERENT ZONE,” J. Theor. Appl. Inf. Technol., vol. 15, no. 23, 2018, Accessed: Dec. 15, 2020. [Online]. Available: www.jatit.org.

I. D. García Santillán, “Métodos de visión por computador para detección automática de líneas de cultivo curvas/rectas y malas hierbas en campos de maíz,” UNIVERSIDAD COMPLUTENSE DE MADRID, 2018.

W. A. Zambrano García, “Estudio Comparativo De Metodologías De Desarrollo Ágil En Base Al Desarrollo De Una Aplicación Móvil, Modalidad Proyecto De Investigación, Para La Obtención Del Título De Ingeniero InformáticoEstudio Comparativo De Metodologías De Desarrollo Ágil En Base ,” UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR FACULTAD, 2017.

L. E. S. Inaoe, “Métodos de Inteligencia Artificial.”

S. Valverde Bourdié, “APLICACIONES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA EMPRESA,” Universidad de Cantabria, 2019.

A. Ramírez, “¿QUÉ ES UN GPS DE PRECISIÓN?” https://www.clubensayos.com/Tecnología/QUÉ-ES-UN-GPS-DE-PRECISIÓN/4243411.html (accessed Nov. 27, 2020).

D. O. Poveda Prieto, “LA TECNIFICACIÓN COMO HERRAMIENTA PARA INCREMENTAR LA PRODUCTIVIDAD AGROPECUARIA EN COLOMBIA,” FUNDACIÓN UNIVERSIDAD DE AMÉRICA, 2019.

T. Hagos and T. Hagos, “Android Studio,” in Learn Android Studio 3, Apress, 2018, pp. 5–17.

Publicado
2021-01-29
Cómo citar
Caicedo Coello, M. C., Chicaiza Guerra, E. J., & Villa Quishpe, M. W. (2021). Inteligencia artificial enfocada al uso y distribución de terrenos para procesos de producción agrícola. RECIMUNDO, 5(1), 141-152. https://doi.org/10.26820/recimundo/5.(1).enero.2021.141-152
Sección
Artículos de Revisión

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