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dc.rights.license http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 es_ES
dc.contributor Pedro Daniel Alaniz Lumbreras es_ES
dc.creator Luis Octavio Solís Sánchez es_ES
dc.date 2007-03-01
dc.date.accessioned 2023-01-30T14:47:17Z
dc.date.available 2023-01-30T14:47:17Z
dc.date.issued 2007-03-01
dc.identifier.uri http://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/4100
dc.description El potencial de la agricultura de precisión está en reducir costos, aumentar el rendimiento y hacer un uso más eficiente de los insumos. Uno de los principales problemas en la producción de cultivo bajo invernadero son las plagas, y para su control y prevención es posible utilizar técnicas de visión artificial. En este trabajo se describe la implementación de algoritmos que permiten conocer e identificar cual es la plaga que se encuentra presente en el cultivo, así como de la severidad de la misma y permite al encargado del invernadero tomar medidas preventivas o correctivas según sea el caso. El estudio fue realizado en un invernadero de 1000 m2 para cultivo de tomate. es_ES
dc.format Adobe PDF es_ES
dc.language.iso spa es_ES
dc.publisher Facultad de Ingeniería es_ES
dc.relation.requires Si es_ES
dc.rights Acceso Abierto es_ES
dc.subject Agricultura de Precisión es_ES
dc.subject Visión Artificial es_ES
dc.subject Invernaderos es_ES
dc.subject IPM es_ES
dc.title La Agricultura de Precisión en Sistemas. es_ES
dc.type Tesis de maestría es_ES
dc.contributor.tid curp es_ES
dc.contributor.identificador AALP760117HZSLMD00 es_ES
dc.contributor.role Asesor de tesis es_ES
dc.degree.name Maestría en Ciencias (Instrumentación y Control) es_ES
dc.degree.department Facultad de Ingeniería es_ES
dc.degree.level Maestría es_ES


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Nombre: RI007034.pdf
Tamaño: 2.230Mb
Formato: PDF
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