Search Results - "Aprendizaje Automático"

Using vis-NIRS and Machine Learning methods to diagnose sugarcane soil chemical properties by Delgadillo Durana, Diego A., Vargas García, Cesar A., Varón Ramíreza, Viviana M., Calderón, Francisco C., Montenegroa, Andrea C., Reyes Herreraa, Paula H.

Subjects: “…Aprendizaje automático…”
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Using biometric analysis to estimate body weight in Creole goats by Trillo Zárate, Fritz Carlos, Paredes Chocce, Miguel Enrique, Salinas Marcos, Jorge, Temoche Socola, Víctor Alexander, Tafur Gutiérrez, Lucinda, Sessarego Dávila, Emmanuel Alexander, Acosta Granados, Irene Carol, Palomino Guerrera, Walter, Cruz Luis, Juancarlos Alejandro, Ruiz Chamorro, Jose Antonio

Subjects: “…Aprendizaje automático…”
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Methodology for the identification of relevant loci for milk traits in dairy cattle, using machine learning algorithms by Raschia, Maria Agustina, Ríos, Pablo Javier, Maizon, Daniel Omar, Demitrio, Daniel Arturo, Poli, Mario Andres

Subjects: “…Algoritmos de Aprendizaje Automático…”
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Landsat images and GIS techniques as key tools for historical analysis of landscape change and fragmentation by Gómez Fernández, Darwin, Salas López, Rolando, Zabaleta Santisteban, Jhon Antony, Medina Medina, Angel J., Goñas Goñas, Malluri, Silva López, Jhonsy O., Oliva Cruz, Manuel, Rojas Briceño, Nilton B.

Subjects: “…Aprendizaje automático…”
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Rice phenotyping using unmanned aerial vehicles: Analyzing morphological characteristics and yield by Goigochea Pinchi, Diego, Vega Herrera, Sergio Sebastian, Torres Chavez, Edson Esmith, Archentti Reategui, Fernando, Barrera Torres, Ciceron, Dominguez Yap, Percy Luis, Ysuiza Perez, Alfredo, Perez Tello, Monica, Rios Rios, Raúl, Santillan Gonzáles, Manuel Dante, Ganoza Roncal, Jorge Juan, Ruiz Reyes, Jose Guillermo, Agurto Piñarreta, Alex Ivan

Subjects: “…Aprendizaje automático…”
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Yield estimation based on agronomic traits in vegetables under different biochar levels by Ccopi Trucios, Dennis, Requena Rojas, Edilson Jimmy, Arias Arredondo, Alberto, Taipe Crispin, Maglorio, Marcelo Matero, Jhonny Demis, Pizarro Carcausto, Samuel Edwin

Subjects: “…Aprendizaje automático…”
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From rangelands to cropland, land-use change and its impact on soil organic carbon variables in a Peruvian Andean highlands: a machine learning modeling approach by Carbajal, Mariella, Ramirez, David A., Turin Canchaya, Cecilia Claudia, Schaeffer, Sean M., Konkel, Julie, Ninanya, Johan, Rinza, Javier, De Mendiburu, Felipe, Zorogastua, Percy, Villaorduña, Liliana, Quiroz, Roberto

Subjects: “…Aprendizaje automático…”
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Ecological and carcinogenic risk assessment of potentially toxic elements in rangelands and croplands around Lake Junin (Peru): Integrating remote sensing, machine learning, and la... by Pizarro Carcausto, Samuel Edwin, Requena Rojas, Edilson Jimmy, Barboza, Elgar, Peña Elme, Eunice Dorcas, Arias Arredondo, Alberto Gilmer, Ccopi Trucios, Dennis

Subjects: “…Aprendizaje automático…”
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Spatial prediction of soil organic carbon stocks across contrasting Andean basins, Peru by Carbajal Llosa, Carlos Miguel, Tumbalobos Dextre, Merely, Condori Ataupillco, Levi Tatiana, Cuellar Condori, Nestor Edwin, Gavilan, Carla

Subjects: “…Algoritmos de regresión de aprendizaje automático…”
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Comparison Between Machine Learning Models for Yield Forecast in Cocoa Crops in Santander, Colombia by Lamos Díaz, Henry, Puentes Garzón, David Esteban, Zarate Caicedo, Diego Alejandro

Subjects: “…aprendizaje automático…”
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Ensemble machine learning for digital mapping of soil pH and electrical conductivity in the Andean agroecosystem of Peru by Carbajal Llosa, Carlos Miguel, Barja , Antony, Pizarro Carcausto, Samuel Edwin

Subjects: “…aprendizaje automático espacial…”
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Segundo Boletín Sectorial: inteligencia artificial by Ovalle Másmela, Juan Camilo, Gómez Contreras, Luz Mery, Acevedo Silva, William Fabian, Vargas García, César Augusto, Uribe Galvis, Claudia Patricia

“…A través de herramientas como el aprendizaje automático, el procesamiento de imágenes satelitales y los sistemas expertos, la IA permite optimizar la toma de decisiones en tiempo real, mejorar la eficiencia de los recursos y reducir el impacto ambiental de las actividades agropecuarias (Kamilaris & Prenafeta-Boldú, 2018). …”
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Segunda fase de implementación del sistema Terra-i en el Valle del Cauca, para el monitoreo en tiempo casi real de cambios en las coberturas vegetales. by Tapasco, Jeimar, Reymondin, Louis, Paz, Paula Andrea, Tello, Jhon Jairo, Perez, Jorge Andres, Enciso, Angelica, Phan, Trong Van

“…Por esta razón, la Corporación Autónoma Regional del Valle (CVC) implementó desde el 2017 la primera fase de la herramienta Terra-i para detectar alertas de cambios en la cobertura vegetal en tiempo casi real, utilizando imágenes satelitales de resolución moderada y técnicas de aprendizaje automático. Para el año 2023, se adoptó la segunda fase para cuantificar las áreas de pérdida de bosque a través de imágenes SAR1 de media resolución y métodos matemáticos. …”
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Informe final. AirClean by International Potato Center

“…Además, el sistema se respalda con análisis de datos avanzados, como algoritmos de aprendizaje automático y modelos de predicción, para procesar la información recopilada por los sensores y proporcionar pronósticos sobre la calidad del aire.…”
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Conjunto de datos de imágenes etiquetadas para el desarrollo de aplicaciones de reconocimiento de patrones en el cultivo de girasol by Dillchneider Loza, Alexandra, Berger, Javier, Bellini Saibene, Yanina Noemi

“…Un conjunto de datos de imágenes etiquetado proporciona un recurso único para realizar actividades de investigación reproducibles y análisis de datos en varios campos computacionales, como la visión por computadora, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Con la presente contribución, se proporciona un conjunto de datos de imágenes del cultivo de girasol, en diferentes estadios fenológicos y a diferentes escalas de detalle, etiquetado con xx variables de interés. …”
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Impacto de la Sostenibilidad en la Disposición a Pagar por Café: Análisis de Valores y Actitudes de Consumidores by Tartón S., Josué J.

“…Posteriormente, se utilizó un algoritmo de agrupamiento de aprendizaje automático no supervisado para obtener grupos en base a sus valores y atributos de sostenibilidad en café. …”
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Dilucidando la arquitectura genética de la resistencia a múltiples enfermedades de espiga de maíz (Zea mays L.) by Peñas Ballesteros, Andrea, Baricalla, Agustín Ariel, Federico, María Laura, Iglesias, Juliana

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Deforestación en la Amazonia Peruana: Modelamiento de Promotores by Navarrete, C., Juarez, H., Hualla, V., Gutiérrez, D., Sylvester, J., Vanegas, M., Pradel, W., Castro, A.

“…Se utilizó un enfoque de aprendizaje automático para analizar estos datos, con un énfasis particular en la identificación de patrones y correlaciones significativas. …”
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Agricultura guiada por datos para maíz en Chiapas, México y altiplano occidental de Guatemala by Navarro Racines, Carlos, Jaimes, Diana, Llanos, Lizeth, Estrada, Oscar, Barrios, Camilo, Agudelo, Diego, Jimenez, Daniel, Gardeazabal, Andrea, Dorado, Hugo, Ramirez Villegas, Julian

“…Esta presentación expone un enfoque de agricultura guiada por datos para el cultivo de maíz, basado en el análisis integrado de información climática, edáfica y de manejo agronómico mediante técnicas de minería de datos y aprendizaje automático. A partir de más de 4,500 registros productivos en Chiapas, México, y 6,500 observaciones en parcelas de pequeños productores del altiplano occidental de Guatemala, se aplicaron modelos Random Forest para identificar factores determinantes del rendimiento y sus interacciones. …”
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Predicción de propiedades del suelo con número limitado de datos de campo mediante técnicas de mapeo digital de suelos by Sanahuja Zubillaga, Maria Eugenia, Benedito, Luis Dario, Schulz, Guillermo, Rodriguez, Dario Martin, Tenti Vuegen, Leonardo Mauricio

“…El Mapeo Digital de Suelos (MDS) constituye una subdisciplina de la Ciencia del Suelo desarrollada a partir de 1990 que permite realizar predicciones de clases o propiedades del suelo basadas en mediciones analíticas de datos de campo y datos ambientales mediante el uso de diferentes métodos estadísticos, geoestadísticos y de aprendizaje automático (Minasny & McBratney, 2016). Durante las últimas décadas la geomorfometría, entendida como la disciplina científica que se ocupa del análisis del relieve y su modelado (Florinsky, 2021), se ha utilizado para predecir la distribución espacial de las propiedades del suelo. …”
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