Sistema inteligente para apoyar en la identificación de deficiencias nutricionales del cultivo de café

• Autor: Lopez Sotelo, Isis Paola
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2023
• Institución: Universidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo
• Repositorio: USAT-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:tesis.usat.edu.pe:20.500.12423/6862
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.12423/6862
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Café; Cultivo; Redes neuronales artificiales; Inteligencia artificial; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

El cultivo de café es uno de los más importantes en el Perú y en la región Cajamarca, así mismo de esta actividad dependen muchas familias que producen café, siendo los agricultores pequeños con parcelas entre 3 y 5 hectáreas, quienes enfrentan a diferentes desafíos entre los cuales destacan la escasa capacidad técnica para identificar deficiencias nutricionales que afectan el cultivo, siendo de vital importancia ya que la detección adecuada repercute en la calidad del producto final. Esta investigación tiene como objetivo principal el desarrollo de un sistema inteligente para apoyar en la identificación de deficiencias nutricionales en hojas de café basado en reconocimiento de imágenes, fue alcanzado mediante objetivos específicos como, identificar las características de las deficiencias nutricionales, determinar el modelo de red neuronal que permita realizar la identificación, desarrollar una aplicación móvil híbrida y validar el funcionamiento del sistema inteligente. Las metodologías empleadas para el desarrollo fueron CommonKADS y RUP. Se concluye la investigación con un prototipo para ser ejecutado en dispositivos móviles y con las pruebas de funcionalidad por especialistas en agronomía. Como resultados finales podemos indicar que la presente investigación hace un aporte a la agricultura y apoya al sector cafetalero, a través de la ingeniería y la inteligencia artificial.