Extensión de la plataforma de fuente abierta thingsboard para el desarrollo de soluciones IOT para el agro Colombiano.
En este documento se detalla la extensión realizada a la plataforma de código abierto Thingsboard, con conceptos propios del agro colombiano (finca, lote y cultivo) para solucionar problemas que afectan la productividad de los cultivos, haciendo uso de herramientas de análisis de datos (Apache Spark...
- Autores:
-
Ramírez Otero, Carlos Alberto
López Pacheco, Germán Andrés
Mendivelso Sanabria, Cristian Fernando
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2018
- Institución:
- Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito
- Repositorio:
- Repositorio Institucional ECI
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.escuelaing.edu.co:001/811
- Acceso en línea:
- https://catalogo.escuelaing.edu.co/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=21517
https://repositorio.escuelaing.edu.co/handle/001/811
- Palabra clave:
- Código abierto
Análisis de datos
Aprendizaje autónomo
Agricultura de precisión
Open Source
Analysis of data
Autonomous Learning
Precision farming
- Rights
- openAccess
- License
- Derechos Reservados - Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito
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En este documento se detalla la extensión realizada a la plataforma de código abierto Thingsboard, con conceptos propios del agro colombiano (finca, lote y cultivo) para solucionar problemas que afectan la productividad de los cultivos, haciendo uso de herramientas de análisis de datos (Apache Spark) y aprendizaje automático (MLIB) en tiempo real y con datos históricos, con el fin de poder preveer posibles riesgos y amenazas que puede afectar el estado y crecimiento de los cultivos. Dentro de la implementación, se encuentra el uso de herramientas de georreferenciación que permiten ubicar regiones que representan los terrenos de los agricultores. A lo largo del documento se encontrará más a detalle cada uno de los aspectos del proyecto con sus respectivos manuales para que pueda ser replicado y extendido en un futuro. |
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Dentro de la implementación, se encuentra el uso de herramientas de georreferenciación que permiten ubicar regiones que representan los terrenos de los agricultores. A lo largo del documento se encontrará más a detalle cada uno de los aspectos del proyecto con sus respectivos manuales para que pueda ser replicado y extendido en un futuro.This document details the extension made to the open source platform Thingsboard, with Colombian agriculture typical concepts (farm, landlot and crop) for solve problems that affect the productivity of crops, making use of data analysis tools (Apache Spark) and machine learning (MLIB) in real time and with historical data, in order to be able to oversee possible risks and threats which can affect the state and growth of crops. Within the implementation, finds the use of georeferencing tools that allow locating regions that represent the lands of the farmers. Throughout the document, each of the aspects of the project will be explain in greater detail with their respective manuals so that it can be replicated and extended in the future.PregradoIngeniero(a) de Sistemasapplication/pdfspaEscuela Colombiana de Ingeniería Julio GaravitoIngeniería de SistemasDerechos Reservados - Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavitohttps://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Código abiertoAnálisis de datosAprendizaje autónomoAgricultura de precisiónOpen SourceAnalysis of dataAutonomous LearningPrecision farmingExtensión de la plataforma de fuente abierta thingsboard para el desarrollo de soluciones IOT para el agro Colombiano.Trabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTextinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/redcol/resource_type/TPhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85ORIGINALRamírez Otero, Carlos Alberto - 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