Modelo de inferencia ontológica para caracterización de opciones de cultivo a partir de variables climáticas

Este documento presenta el desarrollo de una ontología en el dominio agrícola para la recomendación de cultivos y zonas cultivables en un periodo específico, a partir de variables climáticas que influyen en el buen desarrollo de los cultivos. Mediante Methontology se define un modelo conceptual rela...

Full description

Autores:
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2022
Institución:
Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Repositorio:
RIUD: repositorio U. Distrital
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.udistrital.edu.co:11349/34525
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/11349/34525
Palabra clave:
Modelo ontológico
Ontología
Agricultura
Lógica de predicados de primer orden
Inferencia
Variables climáticas
Serie de tiempo
Forecasting
Maestría en Ciencias de la Información y las Comunicaciones -- Tesis y disertaciones académicas
Ontología
Cambios climáticos
Climatología agrícola
Agricultura
Ontological model
Ontology
Agriculture
First-order predicate logic
Inference
Climatic variables
Time series
Forecasting
Rights
License
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Description
Summary:Este documento presenta el desarrollo de una ontología en el dominio agrícola para la recomendación de cultivos y zonas cultivables en un periodo específico, a partir de variables climáticas que influyen en el buen desarrollo de los cultivos. Mediante Methontology se define un modelo conceptual relacionando los conceptos básicos de desarrollo efectivo de cultivos como lechuga, maíz, fresa, tomate, zanahoria, lulo y cacao, de acuerdo con las especificaciones y recomendaciones propuestas en la documentación del gobierno colombiano. El modelo de inferencia generado toma los resultados de pronóstico de variables climáticas y genera recomendaciones de zonas y cultivos con la aplicación de la lógica descriptiva que, a partir de reglas, genera inferencias para identificar las opciones de cultivo y áreas cultivables que presentan mayor rendimiento. La precisión del modelo se evalúa utilizando datos históricos de cultivos producidos anteriormente en zonas del país, haciendo una comparación entre los datos reales y los resultados obtenidos a través del modelo ontológico, proporcionando un alto nivel de confiabilidad.