Inteligencia artificial enfocada al uso y distribución de terrenos para procesos de producción agrícola” Marjorie CristinaCaicedo Coello y Edwin JoséChicaiza Guerra

By:

Caicedo Coello, Marjorie Cristina

Contributor(s):

Chicaiza Guerra, Edwin José

Material type: Text

TextEcuador : Latacunga : Universidad Técnica de Cotopaxi; Facultad de Ciencias de la Ingeniería y Aplicadas; Carrera de Ingeniería en Informática y Sistemas Computacionales, 2021Description: 20 páginas; 30 cmContent type:

texto

Media type:

no mediado

Carrier type:

volumen

Subject(s):

COMPLEMENTO CONTROL DATOS MÓDULO MÓVIL

DDC classification:

PROYECTO 004 C133ir

Online resources:

Documento

Contents:

1. Información básica. 2. Estructura de la propuesta tecnológica. 3. Área de conocimiento. 4. Descripción del problema. 5. Objetivos. 6. Objetivos de estudio y campo de acción. 7. Marco Teórico. 8. Hipótesis. 9. Metodologías. 10. Métodos y técnicas de investigación. 11. Técnicas e instrumentos de investigación. 12. Análisis y discusión de resultados. 13. Impactos.

Dissertation note: Proyecto (Ingeniero en Informática y Sistemas Computacionales); Villa, Manuel ; Dir. Summary: “La comunidad agrícola siendo una de las fuentes más económicas e importantes del Ecuador ha presentado varias necesidades al momento de optimizar recursos en el proceso de cultivo. Una de las necesidades que ha presentado la comunidad agricultora es el encontrar una solución efectiva ante la falta de conocimiento sobre la medición de su terreno para la construcción de invernaderos y el estado del suelo permitiendo conocer la cantidad exacta de plantas a ser sembradas, aportando un mayor grado de efectividad y satisfacción a la comunidad agrícola, que trabaja bajo invernadero. En el presente documento se explica acerca del desarrolló de un módulo de medición de terreno aplicando técnicas de inteligencia artificial, las cuales ayudaron con las necesidades que tienen los agricultores de la comunidad. El módulo mencionado facilitó al personal encargado en el procedimiento de la medición del terreno, y al efectuar el cálculo de número de plan- tas que entran en las camas del invernadero. Para el desarrollo de este módulo se utilizó la metodología de investigación mixta ya que se realizó un análisis cuantitativo-cualitativo, y a su vez una metodología de desarrollo ágil como Mobile D. Se tomaron en cuenta varias técnicas de la inteligencia artificial para optimizar tiempo y recursos en sectores agrícolas. Al analizar y aplicar estas técnicas hemos podido constatar el estado del terreno bajo invernadero permitiendo realizar la medición correcta con la ayuda de GoogleMaps a través de la utilización de coordenadas UTM que permite extraer el ancho y longitud del terreno bajo invernadero.

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Tesis	Biblioteca La Matriz INGENIERIA EN INFORMATICA Y SISTEMAS COMPUTACIONALES / LA MATRIZ	Colección / Fondo / Acervo / Resguardo	PROYECTO 004 C133ir (Browse shelf(Opens below))	Ej.1	Available		PI-001964

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Incluye CD-Rom y Anexos.

Proyecto (Ingeniero en Informática y Sistemas Computacionales); Villa, Manuel ; Dir.

LOS PROYECTOS DE INVESTIGACIÓN DE GRADO SON DE USO EXCLUSIVO PARA LA SALA DE LECTURA.

“La comunidad agrícola siendo una de las fuentes más económicas e importantes del Ecuador ha presentado varias necesidades al momento de optimizar recursos en el proceso de cultivo. Una de las necesidades que ha presentado la comunidad agricultora es el encontrar una solución efectiva ante la falta de conocimiento sobre la medición de su terreno para la construcción de invernaderos y el estado del suelo permitiendo conocer la cantidad exacta de plantas a ser sembradas, aportando un mayor grado de efectividad y satisfacción a la comunidad agrícola, que trabaja bajo invernadero. En el presente documento se explica acerca del desarrolló de un módulo de medición de terreno aplicando técnicas de inteligencia artificial, las cuales ayudaron con las necesidades que tienen los agricultores de la comunidad. El módulo mencionado facilitó al personal encargado en el procedimiento de la medición del terreno, y al efectuar el cálculo de número de plan- tas que entran en las camas del invernadero. Para el desarrollo de este módulo se utilizó la metodología de investigación mixta ya que se realizó un análisis cuantitativo-cualitativo, y a su vez una metodología de desarrollo ágil como Mobile D. Se tomaron en cuenta varias técnicas de la inteligencia artificial para optimizar tiempo y recursos en sectores agrícolas. Al analizar y aplicar estas técnicas hemos podido constatar el estado del terreno bajo invernadero permitiendo realizar la medición correcta con la ayuda de GoogleMaps a través de la utilización de coordenadas UTM que permite extraer el ancho y longitud del terreno bajo invernadero.

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