Inteligencia artificial enfocada al uso y distribución de terrenos para procesos de producción agrícola
DOI:
https://doi.org/10.26820/recimundo/5.(1).enero.2021.141-152Keywords:
Complemento, control, datos, módulo, móvilAbstract
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.Downloads
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Published
2021-01-29
How to Cite
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
Issue
Section
Artículos de Investigación