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Título: Estimación de la biomasa de pastizales mediante machine learning aplicado a imágenes aéreas captadas por vehículos aéreos no tripulados para agricultura de precisión
Campo OCDE: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00
Fecha de publicación: ene-2024
Institución: Universidad Nacional de Trujillo
Resumen: En el presente trabajo de investigación se tuvo como objetivo plantear una manera de mejorar la precisión en el proceso de estimación de biomasa haciendo uso de imágenes aéreas y técnicas de Machine Learning, siendo este un trabajo aplicativo-descriptivo. Para esto se recopilaron los valores de precisión obtenidos en trabajos previos y se desarrolló un nuevo sistema de estimación utilizando redes neuronales artificiales, la precisión obtenida en este nuevo sistema se comparó con los valores recopilados para determinar cuál de las técnicas utilizadas es la mejor en términos de precisión. La parte innovadora en el presente trabajo es el uso de redes neuronales convolucionales combinadas con un perceptrón multicapa, ya que esta técnica no ha sido utilizada en la bibliografía revisada. Al finalizar el experimento se obtuvo como resultado un R2=0.597, R=0.772 y RMSE=16.66% haciendo uso de 403 entradas de datos y usando imágenes RGB únicamente, considerando la cantidad de datos analizados y la tecnología utilizada (Dron DJI Phantom 4), se concluyó que los resultados obtenidos representan una mejora respecto a los requerimientos del objeto de estudio y asimismo se acercan bastante a los resultados recopilados de trabajos previos.
Disciplina académico-profesional: Ingenieria Mecatronica
Institución que otorga el grado o título: Universidad Nacional de Trujillo, Facultad de Ingenieria
Grado o título: Ingeniero Mecatronico
Jurado: Alva Alcantara, Jhosmell Henry; Romero Rosales, Christian Franco; Asto Rodriguez, Emerson Maximo
Fecha de registro: 30-ene-2024



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