Detección de Roya Naranja y Roya Parda en la caña de azúcar mediante imágenes multiespectrales
| dc.contributor.advisor | Orozco Morales, Rubén | |
| dc.contributor.advisor | Rodríguez Machado, Eniel | |
| dc.contributor.author | Soca Muñoz, Jorge Luis | |
| dc.coverage.spatial | 1016432 | en_US |
| dc.date.accessioned | 2017-10-09T14:33:29Z | |
| dc.date.available | 2017-10-09T14:33:29Z | |
| dc.date.issued | 2017-06-21 | |
| dc.description.abstract | En los últimos años, las mejoras de las prestaciones de los sensores remotos han posibilitado el desarrollo de la agricultura de precisión. Como concepto agronómico de gestión de parcelas, la agricultura de precisión hace uso de la variabilidad espacial y temporal de las tierras cultivables empleando tecnologías como Sistemas de Posicionamiento Global (GPS), sensores, satélites, aeronaves e imágenes aéreas junto con Sistemas de Información Geográfica (GIS). Todo esto permite a los agricultores refinar la fertilización, optimizar la entrada de pesticidas, controlar la irrigación de los campos, estimar la productividad de la siembra, así como detectar plagas y enfermedad en los cultivos. Cuba ha comenzado a introducir estas tecnologías en la agricultura y se estan realizando estudios respecto al tema. Este trabajo presenta un procedimiento para la detección de las enfermedades Roya Naranja y Roya Parda de la caña de azúcar mediante el cálculo de índices de vegetación a partir de los datos obtenidos por un espectrómetro de la firma Carl Zeiss MicroImaging GmbH y una cámara multiespectral Parrot Sequoia. Tras evaluar varios índices, se seleccionaron seis para detectar las manchas de roya en las hojas. Estos índices fueron validados por un experto en el tema de la agricultura. | en_US |
| dc.description.status | non-published | en_US |
| dc.identifier.uri | https://dspace.uclv.edu.cu/handle/123456789/7901 | |
| dc.language.iso | es | en_US |
| dc.publisher | Universidad Central "Marta Abreu" de Las Villas. Facultad de Ingeniería Eléctrica. Departamento de Automática y Sistemas Computacionales | en_US |
| dc.rights | Este documento es Propiedad Patrimonial de la Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas.Los usuarios podrán hacer uso de esta obra bajo la siguiente licencia: CreativeCommons: Atribución-No Comercial-Compartir Igual 4.0 License | en_US |
| dc.subject | Sistemas de posicionamiento global | en_US |
| dc.subject | Sensores | en_US |
| dc.subject | Magnetómetro | en_US |
| dc.title | Detección de Roya Naranja y Roya Parda en la caña de azúcar mediante imágenes multiespectrales | en_US |
| dc.type | Thesis | en_US |
| dc.type.thesis | bachelor | en_US |