| dc.contributor | Asto Rodriguez, Emerson Maximo | |
| dc.creator | Carrasco Cervantes, Marcia Carolina | |
| dc.date.accessioned | 2024-01-30T19:28:43Z | |
| dc.date.accessioned | 2024-05-07T23:06:23Z | |
| dc.date.available | 2024-01-30T19:28:43Z | |
| dc.date.available | 2024-05-07T23:06:23Z | |
| dc.date.created | 2024-01-30T19:28:43Z | |
| dc.date.issued | 2024-01 | |
| dc.identifier | https://hdl.handle.net/20.500.14414/20560 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/9347946 | |
| dc.description.abstract | 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. | |
| dc.language | es | |
| dc.publisher | Universidad Nacional de Trujillo | |
| dc.publisher | PE | |
| dc.rights | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.subject | SOCIAL SCIENCES::Statistics, computer and systems science::Informatics, computer and systems science::Information technology | |
| dc.title | Estimación de la biomasa de pastizales mediante machine learning aplicado a imágenes aéreas captadas por vehículos aéreos no tripulados para agricultura de precisión | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | |