Sistema de identificación de enfermedades y plagas en el cultivo de sandía

En este estudio se desarrolló una aplicación móvil bajo el nombre “Sandiapp”, con el objetivo de identificar las diferentes plagas y enfermedades que afectan el cultivo de sandía en el municipio de San Bernardo del Viento - Córdoba. Para cumplir con este objetivo, se realizó un levantamiento de camp...

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Autores:
Cueto Morelo, Raúl
Atencio Flórez, Juan
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2024
Institución:
Universidad de Córdoba
Repositorio:
Repositorio Institucional Unicórdoba
Idioma:
spa
OAI Identifier:
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Acceso en línea:
https://repositorio.unicordoba.edu.co/handle/ucordoba/8086
Palabra clave:
Procesamiento de imágenes
Aprendizaje informático o automatizado
Aprendizaje supervisado
Aprendizaje no supervisado
Sandía
Inteligencia artificial
Visión artificial
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description En este estudio se desarrolló una aplicación móvil bajo el nombre “Sandiapp”, con el objetivo de identificar las diferentes plagas y enfermedades que afectan el cultivo de sandía en el municipio de San Bernardo del Viento - Córdoba. Para cumplir con este objetivo, se realizó un levantamiento de campo utilizando el método cuantitativo, como estudio sistemático de los hechos dentro de los cuales se presentó el caso, para obtener información útil para formular la propuesta y sustentar la propuesta a través de un sistema que a través del aprendizaje automático identifica los tipos de plagas y enfermedades que afectan los cultivos de sandía. Para el desarrollo de este proyecto se utilizaron ciertos algoritmos de visión artificial, el cual consiste en reconocer formas, distancias, ángulos, colores y determinar las dimensiones de la planta de sandía. Para realizar este procedimiento se ha considerado la forma y tamaño de la lámina. A través de las pruebas realizadas durante el desarrollo de este trabajo se concluye que: Mediante la implementación del sistema de visión artificial se demostró el incremento en el porcentaje de agricultores, los cuales ahora cuentan con un mayor nivel de información sobre plagas y enfermedades del cultivo de sandía.
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Para cumplir con este objetivo, se realizó un levantamiento de campo utilizando el método cuantitativo, como estudio sistemático de los hechos dentro de los cuales se presentó el caso, para obtener información útil para formular la propuesta y sustentar la propuesta a través de un sistema que a través del aprendizaje automático identifica los tipos de plagas y enfermedades que afectan los cultivos de sandía. Para el desarrollo de este proyecto se utilizaron ciertos algoritmos de visión artificial, el cual consiste en reconocer formas, distancias, ángulos, colores y determinar las dimensiones de la planta de sandía. Para realizar este procedimiento se ha considerado la forma y tamaño de la lámina. A través de las pruebas realizadas durante el desarrollo de este trabajo se concluye que: Mediante la implementación del sistema de visión artificial se demostró el incremento en el porcentaje de agricultores, los cuales ahora cuentan con un mayor nivel de información sobre plagas y enfermedades del cultivo de sandía.In this study, a mobile application was developed under the name “Sandiapp”, with the aim of identifying the different pests and diseases that affect the cultivation of watermelon in the municipality of San Bernardo del Viento -Córdoba. To meet this objective, a field survey was carried out using the quantitative method, as a systematic study of the facts within which the case was presented, to obtain useful information to formulate the proposal and support the proposal through a system that through machine learning identifies the types of pests and Diseases that affect watermelon crops. For the development of this project, certain artificial vision algorithms were used, which consists of recognizing shapes, distances, angles, colors and determining the dimensions of the watermelon plant. To carry out this procedure, the shape and size of the sheet has been considered. Through the tests carried out during the development of this work, it is concluded that: Through the implementation of the artificial vision system, the increase in the percentage of farmers was demonstrated, which now has a higher level of information on pests and diseases of the watermelon crop.Introducción.....................................................................10Planteamiento del problema........................................11Justificación.....................................................................14Objetivos...............................................................16Marco Hipótesis................................................................16Estado del arte,................................................................17Marco conceptual...............................................................33Metodología....................................................................42Desarrollo del Sistema...................................................43Análisis del Sistema.......................................................43Diseño del Sistema........................................................44Modelo Entidad Relación...............................................44Modelo Relacional..............................................................45Casos de Usos del Sistema........................................................46Diagrama de Clases.........................................................................71Diagramas de Estados.........................................................................72Pruebas...........................................................................74Pruebas del sistema en Android....................................................74Resultados y Discusiones................................................................74Conclusiones........................................................................................77Recomendaciones...................................................................................88Anexos............................................................................................................87ANEXO 1 MANUAL DEL USUARIO.........................................................................89ANEXO 2 MANUAL DEL USUARIO DE LA APP IMPLEMENTADO EN UN SISTEMA RASPBERRY................100Algoritmo del modelo de clasificación......................................106Referencias......................................................................................147PregradoIngeniero(a) de SistemasArtículoTrabajos de Investigación y/o Extensiónapplication/pdfspaUniversidad de CórdobaFacultad de IngenieríaMontería, Córdoba, ColombiaIngeniería de SistemasSistema de identificación de enfermedades y plagas en el cultivo de sandíaTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTextGómez-Camperos, J.A., Jaramillo, H.Y., & Guerrero-Gómez, G. (2021). Técnicas de procesamiento digital de imágenes para detección de plagas y enfermedades en cultivos: una revisión. INGENIERÍA Y COMPETITIVIDADMartínez-Corral, L., Martínez-Rubín, E., Flores-García, F., Castellanos, G.C., Juarez, A.L., & López, M. (2009). Desarrollo de una base de datos para caracterización de alfalfa (Medicago sativa L.) en un sistema de visión artificialSanta María Pinedo, J.C., Ríos López, C.A., Rodríguez Grández, C., & García Estrella, C.W. (2021). Reconocimiento de patrones de imágenes a través de un sistema de visión artificial en MATLAB. Revista Científica de Sistemas e InformáticaMalpartida, S., & Ángel, E.T. (2011). Sistema de visión artificial para el reconocimiento y manipulación de objetos utilizando un brazo robotVargas, O.L., & Perrez, Á.A. (2019). 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Further informationHuang T-M., Kecman V., Kopriva I., Kernel Based Algorithms for Mining Huge Data Sets, Supervised, Semisupervised and Unsupervised Learning, Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg, 260 pp. 96 illus., Hardcover, ISBN 3-540-31681-7, 2006Alfonso Ibáñez Martín Semi-Supervised Learning, 2019Ilanchezhian, Shanmugaraja, Thangaraj, & Stalin, A.R. (2021). A CONVOLUTION NEURAL NETWORK BASED SMART INTELLIGENT WEED DETECTION SYSTEMAsefpour Vakilian, K., & Massah, J. (2013). Performance evaluation of a machine vision system for insect pests identification of field crops using artificial neural networks. Archives of Phytopathology and Plant Protection, 46, 1262 – 1269Lurstwut, B., & Pornpanomchai, C. (2016). Application of Image Processing and Computer Vision on Rice Seed Germination AnalysisPusdá-Chulde, M., Salazar-Fierro, F.A., Sandoval-Pillajo, L., Herrera-Granda, E.P., García-Santillán, I.D., & De Giusti, A. (2019). Image Analysis Based on Heterogeneous Architectures for Precision Agriculture: A Systematic Literature Review. Advances and Applications in Computer Science, Electronics and Industrial EngineeringProcesamiento de imágenesAprendizaje informático o automatizadoAprendizaje supervisadoAprendizaje no supervisadoSandíaInteligencia artificialVisión artificialImage processingComputer orautomated learningSupervised learningUnsupervised learningWatermelonArtificial intelligenceArtificial visionhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2PublicationORIGINALRaulCueto.pdfRaulCueto.pdfapplication/pdf4798112https://repositorio.unicordoba.edu.co/bitstreams/f4a7578a-81dd-45b5-a7e4-b263b05398d8/download3a4a2cb5d0995e1d61ae635b2f985386MD51FORMATO DE AUTORIZACIÓN. Cueto Raul 2.pdfFORMATO DE AUTORIZACIÓN. 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