Simopalma: Sistema de monitoreo de la salud de individuos de palma de aceite (elaeis guineensis)

En Colombia, la industria de la palma de aceite enfrenta desafíos debido a su extensión geográfica en 161 municipios y la participación de agricultores de pequeña escala. La falta de monitoreo adecuado aumenta la vulnerabilidad a plagas y condiciones adversas, generando pérdidas económicas. La propuesta de SIMOPALMA utiliza aprendizaje profundo y análisis de imágenes satelitales para ofrecer una solución integral. Implementa modelos de CNN en ArcGIS Enterprise, permitiendo la identificación automatizada y análisis de salud de las palmas de aceite. El proyecto, dividido en fases de especificación de requerimientos, diseño, implementación y validación, destaca la eficiencia y escalabilidad de SIMOPALMA para la gestión de cultivos, brindando una perspectiva objetiva y beneficiosa para prácticas agrícolas sostenibles.

• Autores: Avendaño Gómez, Andrés Santiago; Cortés Millán, Yosef Harvey
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2023
• Institución: Universidad Distrital Francisco José de Caldas
• Repositorio: RIUD: repositorio U. Distrital
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.udistrital.edu.co:11349/40360
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/11349/40360
• Palabra clave: Palma de aceite; Aprendizaje profundo; Monitoreo; ArcGIS Enterprise; Especialización en Sistemas de Información Geográfica -- Tesis y disertaciones académicas; Industria de la palma de aceite Colombia; Agricultura de pequeña escala; Monitoreo agrícola; Análisis de imágenes satelitales; Oil palm; Deep learning; Monitoring; ArcGIS Enterprise
• License: Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional