2026-05-30T17:33:19Zhttps://riuma.uma.es/rest/oai/requestoai:riuma.uma.es:10630/235102026-02-03T10:21:08Zcom_10630_1685col_10630_38055
RIUMA. Repositorio Institucional de la Universidad de Málaga
advisor
López-Valverde, Francisco
author
Fouquet Calderón, Fabrice
2021-12-22T10:37:52Z
2021-12-22T10:37:52Z
2021-10
https://hdl.handle.net/10630/23510
Actualmente, el autoabastecimiento del sector alimentario en el planeta peligra de forma temerosa debido al alto crecimiento de la población en el mundo. Este aumento de la población conlleva el aumento de la necesidad de productos agrícolas.
Las plagas y enfermedades que se producen en los cultivos son una de las principales amenazas que afectan a esta necesidad. Es por ello que la industria agrícola ya usa la automatización y precisión en sus prácticas para optimizar la producción. El uso de este tipo de técnicas, agricultura de precisión, junto con la Inteligencia Artificial ha hecho posible la predicción y reacción rápida ante situaciones impredecibles como esta.
Por lo tanto, este trabajo se centra en la creación de una herramienta basada en la rama de Machine Learning que nos permita realizar predicciones sobre la afectación del grado de severidad de un hongo en el cultivo del tomate.
El desarrollo de esta herramienta conlleva un preprocesamiento de un conjunto de datos que contiene determinados índices de vegetación de esta planta. Para su implementación se llevará a cabo una red neuronal que nos permita predecir dicho grado de severidad.
Los resultados obtenidos y las gráficas desarrolladas determinan el buen y eficiente funcionamiento de nuestro motor de inteligencia para realizar predicciones.
spa
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Tomates - Enfermedades y plagas
Inteligencia artificial
Informática - Trabajos Fin de Grado
Grado en Ingeniería Informática - Trabajos Fin de Grado
Inteligencia Artificial aplicada a la agricultura de precisión. Control de hongos en la planta de tomate
bachelor thesis
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