Estrategias de búsqueda y análisis de nuevas tecnologías con aplicaciones a la Agricultura de Precisión
La agricultura tradicional está sujeta a diferentes variables que dificultan la óptima producción de los cultivos ya que es afectada por: cambios climáticos , factores físicos, químicos, hídricos y fisiológicos los cuales hacen que la agricultura tenga grandes limitaciones como: toma de decisiones a...
- Autores:
-
Chacón González, Andrés Felipe
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Universidad de Ciencias Aplicadas y Ambientales U.D.C.A
- Repositorio:
- Repositorio Institucional UDCA
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.udca.edu.co:11158/4981
- Palabra clave:
- Tecnologías de dosis verde
Agricultura de precisión
Sistemas de explotación
Teledetección
- Rights
- openAccess
- License
- https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/legalcode.es
id |
RepoUDCA2_0232e35f6eabfbcde6ad4e20032579c0 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:repository.udca.edu.co:11158/4981 |
network_acronym_str |
RepoUDCA2 |
network_name_str |
Repositorio Institucional UDCA |
repository_id_str |
|
dc.title.spa.fl_str_mv |
Estrategias de búsqueda y análisis de nuevas tecnologías con aplicaciones a la Agricultura de Precisión |
title |
Estrategias de búsqueda y análisis de nuevas tecnologías con aplicaciones a la Agricultura de Precisión |
spellingShingle |
Estrategias de búsqueda y análisis de nuevas tecnologías con aplicaciones a la Agricultura de Precisión Tecnologías de dosis verde Agricultura de precisión Sistemas de explotación Teledetección |
title_short |
Estrategias de búsqueda y análisis de nuevas tecnologías con aplicaciones a la Agricultura de Precisión |
title_full |
Estrategias de búsqueda y análisis de nuevas tecnologías con aplicaciones a la Agricultura de Precisión |
title_fullStr |
Estrategias de búsqueda y análisis de nuevas tecnologías con aplicaciones a la Agricultura de Precisión |
title_full_unstemmed |
Estrategias de búsqueda y análisis de nuevas tecnologías con aplicaciones a la Agricultura de Precisión |
title_sort |
Estrategias de búsqueda y análisis de nuevas tecnologías con aplicaciones a la Agricultura de Precisión |
dc.creator.fl_str_mv |
Chacón González, Andrés Felipe |
dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv |
Orjuela Matta, Helber Milton Amaya Martínez, Adonai Alejandro |
dc.contributor.author.none.fl_str_mv |
Chacón González, Andrés Felipe |
dc.subject.proposal.spa.fl_str_mv |
Tecnologías de dosis verde |
topic |
Tecnologías de dosis verde Agricultura de precisión Sistemas de explotación Teledetección |
dc.subject.agrovoc.none.fl_str_mv |
Agricultura de precisión Sistemas de explotación Teledetección |
description |
La agricultura tradicional está sujeta a diferentes variables que dificultan la óptima producción de los cultivos ya que es afectada por: cambios climáticos , factores físicos, químicos, hídricos y fisiológicos los cuales hacen que la agricultura tenga grandes limitaciones como: toma de decisiones agronómicas homogéneas, bajo grado de análisis estadístico descriptivo y un bajo grado de análisis e interpretación de los procesos productivos integrales resultando costoso y causando impactos ambientales significativos, La agricultura de precisión se basa en el uso de estrategias de búsqueda y análisis de nuevas tecnologías para la optimización de los recursos naturales, eficiencia de la aplicaciones de pesticidas en focos de alta severidad, monitoreos de plagas enfermedades, monitoreo de estrés hídrico, monitoreo de requerimientos nutricionales. Mediante herramientas como: sistemas de posicionamiento global, sistemas de información geográfica, percepción remota, teledetección, tecnologías de dosis variable como (sensores, drones, monitores, etc.) y software que estén conectados a las tecnologías de dosis verde para el respectivo análisis e interpretación de la fotografías y datos obtenidos. Gracias al uso de la agricultura de precisión y sus estrategias tecnológicas se ha tenido una evolución favorable donde se ha observado una mejora en: aumento de los rendimientos de los cultivos, empleo con eficiencia y ahorro de los recursos hídricos y agroquímicos aplicados, determinación de los tipos de suelos, decremento de los impactos negativos que tiene el uso discriminado de los suelos para el medio ambiente, incremento de la productividad y de beneficios económicos para el productor. En esta monografía se realiza una revisión bibliográfica donde reunimos la información adecuada para hacer un informe detallado de las nuevas tecnologías en la agricultura de precisión y la resolución de problemas en la agricultura tradicional. |
publishDate |
2022 |
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv |
2022-12-05T19:46:38Z |
dc.date.available.none.fl_str_mv |
2022-12-05T19:46:38Z |
dc.date.issued.none.fl_str_mv |
2022 |
dc.type.spa.fl_str_mv |
Trabajo de grado - Pregrado |
dc.type.coar.spa.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f |
dc.type.driver.spa.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
dc.type.version.spa.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.content.spa.fl_str_mv |
Text |
dc.type.redcol.spa.fl_str_mv |
https://purl.org/redcol/resource_type/TP |
dc.type.coarversion.spa.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 |
format |
http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv |
https://repository.udca.edu.co/handle/11158/4981 |
dc.identifier.instname.spa.fl_str_mv |
Universidad de Ciencias Aplicadas y Ambientales |
dc.identifier.reponame.spa.fl_str_mv |
UDCA |
dc.identifier.repourl.spa.fl_str_mv |
https://repository.udca.edu.co/ |
url |
https://repository.udca.edu.co/handle/11158/4981 https://repository.udca.edu.co/ |
identifier_str_mv |
Universidad de Ciencias Aplicadas y Ambientales UDCA |
dc.language.iso.spa.fl_str_mv |
spa |
language |
spa |
dc.relation.indexed.spa.fl_str_mv |
Agrosavia |
dc.rights.spa.fl_str_mv |
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/legalcode.es |
dc.rights.coar.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
dc.rights.uri.spa.fl_str_mv |
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ |
dc.rights.accessrights.spa.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
dc.rights.license.spa.fl_str_mv |
Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0) |
rights_invalid_str_mv |
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/legalcode.es https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0) http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.extent.spa.fl_str_mv |
61 páginas : gráficas |
dc.format.mimetype.spa.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.publisher.spa.fl_str_mv |
Universidad de Ciencias Aplicadas y Ambientales |
dc.publisher.faculty.spa.fl_str_mv |
Facultad de Ciencias Agropecuarias |
dc.publisher.place.spa.fl_str_mv |
Bogotá |
institution |
Universidad de Ciencias Aplicadas y Ambientales U.D.C.A |
bitstream.url.fl_str_mv |
https://repository.udca.edu.co/bitstreams/7425ee3c-32da-4e02-ada3-ce108f786ac5/download https://repository.udca.edu.co/bitstreams/10136992-768f-47f6-b020-eea36897e425/download https://repository.udca.edu.co/bitstreams/a07bc4e0-221b-44ba-9f16-2b6f5e7edfb9/download https://repository.udca.edu.co/bitstreams/f1998f8b-ff0e-4eaa-8db8-c00bd9f236dc/download https://repository.udca.edu.co/bitstreams/4eaedc26-846c-4f00-b59d-e919cbe35d30/download https://repository.udca.edu.co/bitstreams/de54b323-2337-4274-ba3f-71ca5160dd22/download https://repository.udca.edu.co/bitstreams/5a683009-2d65-42c1-9f13-a7a8b91e167e/download |
bitstream.checksum.fl_str_mv |
abd6d4006c970161ca1dfbd10c2f16cd 8d3eab1ecc925c096bd886b5091a961f f661acf14bedbf9f5d13897a0387e751 df2b61e1cf84f4e5c0e28ecafa63a487 2228e977ebea8966e27929f43e39cb67 78708db2d9b0403492eb1030b383744a e24c1f56019e5d113741198ce5cd9680 |
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 |
repository.name.fl_str_mv |
Repositorio - Universidad de Ciencias Aplicadas y Ambientales UDCA. |
repository.mail.fl_str_mv |
bdigital@metabiblioteca.com |
_version_ |
1818152547646439424 |
spelling |
Orjuela Matta, Helber MiltonAmaya Martínez, Adonai AlejandroChacón González, Andrés Felipe2022-12-05T19:46:38Z2022-12-05T19:46:38Z2022https://repository.udca.edu.co/handle/11158/4981Universidad de Ciencias Aplicadas y AmbientalesUDCAhttps://repository.udca.edu.co/La agricultura tradicional está sujeta a diferentes variables que dificultan la óptima producción de los cultivos ya que es afectada por: cambios climáticos , factores físicos, químicos, hídricos y fisiológicos los cuales hacen que la agricultura tenga grandes limitaciones como: toma de decisiones agronómicas homogéneas, bajo grado de análisis estadístico descriptivo y un bajo grado de análisis e interpretación de los procesos productivos integrales resultando costoso y causando impactos ambientales significativos, La agricultura de precisión se basa en el uso de estrategias de búsqueda y análisis de nuevas tecnologías para la optimización de los recursos naturales, eficiencia de la aplicaciones de pesticidas en focos de alta severidad, monitoreos de plagas enfermedades, monitoreo de estrés hídrico, monitoreo de requerimientos nutricionales. Mediante herramientas como: sistemas de posicionamiento global, sistemas de información geográfica, percepción remota, teledetección, tecnologías de dosis variable como (sensores, drones, monitores, etc.) y software que estén conectados a las tecnologías de dosis verde para el respectivo análisis e interpretación de la fotografías y datos obtenidos. Gracias al uso de la agricultura de precisión y sus estrategias tecnológicas se ha tenido una evolución favorable donde se ha observado una mejora en: aumento de los rendimientos de los cultivos, empleo con eficiencia y ahorro de los recursos hídricos y agroquímicos aplicados, determinación de los tipos de suelos, decremento de los impactos negativos que tiene el uso discriminado de los suelos para el medio ambiente, incremento de la productividad y de beneficios económicos para el productor. En esta monografía se realiza una revisión bibliográfica donde reunimos la información adecuada para hacer un informe detallado de las nuevas tecnologías en la agricultura de precisión y la resolución de problemas en la agricultura tradicional.The traditional agriculture have many diferentes variables that dificult the Optimus production in the farms, becouse is afected by changes climate and factors fisic, quimic hidrics and fisiologycs this problems do it that the agriculture have been limitation for example: the agronomic decisiones that we take was homogeneus, the stedastic level is mínimum, and did not have analitic and estadistic interpretations, of the integral production process and resulting expensive and with significative environmental problems. The precisión agriculture have diferente uses and search estratigies and análysis of new technologies of the Optimus natural resources, eficiente aplications of agroquimiquics in the principal points, monitoring pests, fungist, hidric problems and fisiology requirements, with this tools: global positioning systems, geographic information systems, remote sensing, remote sensing, variable dose technologies such as (sensors, drones, monitors, etc.) and software that are connected to green dose technologies for the respective analysis and interpretation of the photographs and data obtained. Thank to use the precisión agricultura and the tecnologies estrategies have been a good evolution and when look that: increase in crop yields, efficient use and saving of applied water and agrochemical resources, determination of soil types, decrease in the negative impacts of the discriminated use of soils on the environment, increase in productivity and economic benefits for the producer. In this monograph we realize a bibliographic review and we get the information necessary to do it a detailed document with the news technologies in precision agriculture and solve problems in the traditional agriculture.Incluye bibliografíaPregradoIngeniero(a) AgrónomoIngeniería Agronómica61 páginas : gráficasapplication/pdfspaUniversidad de Ciencias Aplicadas y AmbientalesFacultad de Ciencias AgropecuariasBogotáhttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/legalcode.eshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Estrategias de búsqueda y análisis de nuevas tecnologías con aplicaciones a la Agricultura de PrecisiónTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionTexthttps://purl.org/redcol/resource_type/TPhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Tecnologías de dosis verdeAgricultura de precisiónSistemas de explotaciónTeledetecciónAgrosaviaPublicationORIGINALFINAL MONOGRAFIA_octubre 2023 (1).pdfFINAL MONOGRAFIA_octubre 2023 (1).pdfapplication/pdf1150780https://repository.udca.edu.co/bitstreams/7425ee3c-32da-4e02-ada3-ce108f786ac5/downloadabd6d4006c970161ca1dfbd10c2f16cdMD51BIB2.pdfBIB2.pdfapplication/pdf1304226https://repository.udca.edu.co/bitstreams/10136992-768f-47f6-b020-eea36897e425/download8d3eab1ecc925c096bd886b5091a961fMD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-814775https://repository.udca.edu.co/bitstreams/a07bc4e0-221b-44ba-9f16-2b6f5e7edfb9/downloadf661acf14bedbf9f5d13897a0387e751MD53TEXTFINAL MONOGRAFIA_octubre 2023 (1).pdf.txtFINAL MONOGRAFIA_octubre 2023 (1).pdf.txtExtracted texttext/plain92251https://repository.udca.edu.co/bitstreams/f1998f8b-ff0e-4eaa-8db8-c00bd9f236dc/downloaddf2b61e1cf84f4e5c0e28ecafa63a487MD54BIB2.pdf.txtBIB2.pdf.txtExtracted texttext/plain3https://repository.udca.edu.co/bitstreams/4eaedc26-846c-4f00-b59d-e919cbe35d30/download2228e977ebea8966e27929f43e39cb67MD56THUMBNAILFINAL MONOGRAFIA_octubre 2023 (1).pdf.jpgFINAL MONOGRAFIA_octubre 2023 (1).pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg6722https://repository.udca.edu.co/bitstreams/de54b323-2337-4274-ba3f-71ca5160dd22/download78708db2d9b0403492eb1030b383744aMD55BIB2.pdf.jpgBIB2.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg18155https://repository.udca.edu.co/bitstreams/5a683009-2d65-42c1-9f13-a7a8b91e167e/downloade24c1f56019e5d113741198ce5cd9680MD5711158/4981oai:repository.udca.edu.co:11158/49812024-05-09 14:43:09.46https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/legalcode.esopen.accesshttps://repository.udca.edu.coRepositorio - Universidad de Ciencias Aplicadas y Ambientales UDCA.bdigital@metabiblioteca.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 |