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Aplicativo Web para la Identificación de Deficiencia de Zinc en naranjos mediante Redes Neuronales Convolucionales

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dc.contributor.advisorSullon Macalupu, Abel Angel
dc.contributor.authorFarfan Vergara, Shiane Lizceth
dc.date.accessioned2022-05-31T16:17:14Z
dc.date.available2022-05-31T16:17:14Z
dc.date.issued2021-04-27
dc.description.abstractLa presente investigación nace con la intención de ofrecer como ayuda una herramienta de fácil uso a todos los citricultores que día a día velan por el cuidado de sus cultivos, dicha herramienta permitirá al usuario identificar la deficiencia de Zinc en los naranjos ya que esta deficiencia nutricional es un causante de una serie de daños a la planta en general reduciendo en gran manera su productividad. Para el desarrollo de la investigación, se utilizó la metodología CrispDM, así mismo se siguieron 4 etapas: 1) Adquisición de Imagen, 2) Preprocesamiento de Imagen, 3) Extracción de Características, 4) Reconocimiento; La identificación de la deficiencia fue realizada mediante Redes Neuronales Convolucionales (siglas en inglés - CNN), tomando como datos de entrenamiento imágenes de las hojas de los naranjos y para su clasificación e identificación, se hizo Transfer Learning haciendo reúso del modelo preentrenado VGG16. La aplicación de este proyecto fue realizada en una parcela ubicada en el distrito de Quellouno, Provincia La Convención, en el Departamento Cusco, en la cual se recopilo un DataSet de imágenes de hojas de naranjo de dicha zona, para después entrenarlos mediante el modelo VGG16 antes mencionado, el cual fue implementado en una interfaz web donde se realizó la identificación ingresando una imagen de hoja de naranjo cuyo resultado identifico si es una hoja sana o con deficiencia de zinc exitosamente contando con un 81.12% de precisión. El desarrollo de esta herramienta fue útil para el agricultor, ya que le permite tener un mejor control de sus cultivos frente a la deficiencia de zinc. Así mismo como trabajo futuro se propone añadir datos para cubrir mayor cantidad de deficiencias nutricionales e implementar un módulo de diagnóstico y tratamiento para cada una de ellas.en_ES
dc.description.escuelaEscuela Profesional de Ingeniería de Sistemasen_ES
dc.description.lineadeinvestigacionTecnología de información e innovación tecnológicaen_ES
dc.description.sedeJULIACAen_ES
dc.formatapplication/pdfen_ES
dc.identifier.urihttp://repositorio.upeu.edu.pe/handle/20.500.12840/5506
dc.language.isospaen_ES
dc.publisherUniversidad Peruana Uniónen_ES
dc.publisher.countryPEen_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/es/*
dc.subjectConvoluciónen_ES
dc.subjectDeficienciaen_ES
dc.subjectIdentificaciónen_ES
dc.subjectRedes Neuronalesen_ES
dc.subjectZincen_ES
dc.subject.ocdehttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04en_ES
dc.titleAplicativo Web para la Identificación de Deficiencia de Zinc en naranjos mediante Redes Neuronales Convolucionalesen_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisen_ES
renati.advisor.dni06812118
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-4142-7230en_ES
renati.author.dni70330282
renati.discipline612076en_ES
renati.jurorHerrera Yucra, Benazir Francis
renati.jurorGómez Apaza, Roel Dante
renati.jurorMamani Pari, David
renati.jurorCondori Coaquira, Angel Rosendo
renati.levelhttp://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesionalen_ES
renati.typehttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesisen_ES
thesis.degree.disciplineIngeniería de Sistemasen_ES
thesis.degree.grantorUniversidad Peruana Unión. Facultad de Ingeniería y Arquitecturaen_ES
thesis.degree.nameIngeniero de Sistemasen_ES

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