Aplicación del Machine Learning en agricultura de precisión
type: Article
item type: journalArticle
is part of: Revista CINTEX
authors: Person
  surname: Gómez
  given name: Carlos Alejandro Ramírez
link: Full Text PDF
subject: Accuracy Score
subject: Decision Tree
subject: KNN
subject: Machine Learing
subject: Smart Agriculture
abstract: This article proposes a Machine Learning model to predict the state of the harvest from information on the consumption of pesticides and other crop variables. A machine learning methodology is followed, which consists of four steps. At first, a stage of preprocessing and analysis of information, and separation of training, test, and validation data. The final stages include the selection of models and evaluation of hyperparameters of the model from a metric. For this, five classification models are proposed, and the accuracy score is taken as a metric for evaluation. As a result, the hyperparameters for every model are obtained, and the best-performing model is selected.
date: 2020-12-31
language: es
library catalog: revistas.pascualbravo.edu.co
date submitted: 2025-02-11 14:42:37
rights: Derechos de autor 2020 Revista CINTEX
description: Number: 2
pages: 14-27

Revista CINTEX
type: Journal
volume: 25
identifier: DOI 10.33131/24222208.356
number: 2
identifier: ISSN 2422-2208

Full Text PDF
type: Attachment
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resource: Gómez - 2020 - Aplicación del Machine Learning en agricultura de .pdf
date submitted: 2025-02-11 14:42:42
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type: application/pdf

Desarrollo de ground truth dataset con análisis de datos fenotípicos y su aplicación en agricultura e investigación
type: Document
item type: webpage
is part of: Website
link: Desarrollo de ground truth dataset con análisis de datos fenotípicos y su aplicación en agricultura e investigación
date submitted: 2025-02-11 14:43:32

Desarrollo de ground truth dataset con análisis de datos fenotípicos y su aplicación en agricultura e investigación
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date submitted: 2025-02-11 14:43:53
link mode: 1
type: text/html

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date submitted: 2025-02-11 14:44:49
link mode: 1
type: application/pdf

content
type: Document
item type: webpage
is part of: Website
date submitted: 2025-02-11 14:47:15

Implementación de técnicas de machine learning para la predicción de variables meteorológicas y del suelo que afectan la agricultura
type: Document
item type: webpage
is part of: Website
date submitted: 2025-02-11 14:47:36

INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A LA AGRICULTURA
type: Article
item type: journalArticle
is part of: Journal
authors: Person
  surname: Melgar
  given name: Mario
link: Melgar - 2020 - INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A LA AGRICULTURA.pdf
abstract: This paper presents an overview of the use of Artificial Intelligence in Agriculture.
date: 2020
language: es
library catalog: Zotero

Melgar - 2020 - INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A LA AGRICULTURA.pdf
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resource: Melgar - 2020 - INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A LA AGRICULTURA.pdf
date submitted: 2025-02-11 14:50:13
link mode: 1
type: application/pdf

El modelo de lenguaje basado en inteligencia artificial sensible - ChatGPT: Análisis bibliométrico y posibles usos en la agricultura y pecuaria
type: Article
item type: journalArticle
is part of: Scientia Agropecuaria
authors: Person
  surname: Siche
  given name: Raúl
authors: Person
  surname: Siche
  given name: Nikol
authors: Person
  surname: Siche
  given name: Raúl
authors: Person
  surname: Siche
  given name: Nikol
link: Full Text PDF
date: 01/2023
short title: El modelo de lenguaje basado en inteligencia artificial sensible - ChatGPT
library catalog: SciELO
date submitted: 2025-02-11 14:52:06
description: Publisher: Universidad Nacional de Trujillo. Facultad de Ciencias Agropecuarias
pages: 111-116

Scientia Agropecuaria
type: Journal
volume: 14
identifier: DOI 10.17268/sci.agropecu.2023.010
number: 1
identifier: ISSN 2077-9917

Full Text PDF
type: Attachment
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resource: Siche et al. - 2023 - El modelo de lenguaje basado en inteligencia artif.pdf
date submitted: 2025-02-11 14:52:09
link mode: 1
type: application/pdf

La evolución de la agricultura de precisión
type: Article
item type: journalArticle
is part of: Revista de Fruticultura
authors: Person
  surname: Valero Ubierna
  given name: Constantino
link: Full Text PDF
abstract: La agricultura está sufriendo un profundo cambio por la aplicación de nuevas tecnologías que están cambiando el paradigma de la producción agrícola, con el uso de diferentes herramientas que conforman la agricultura digital y la agricultura de precisión. El productor actual ha de estar abierto al uso de estos nuevos instrumentos, que le permitirán modernizar su explotación y reducir costes.
date: 2019-03
language: spa
library catalog: oa.upm.es
date submitted: 2025-02-11 14:53:46
rights: (c) Editor/Autor
description: Publisher: E.T.S. de Ingeniería Agronómica, Alimentaria y de Biosistemas (UPM)
pages: 30-39

Revista de Fruticultura
type: Journal
volume: 68
identifier: ISSN 2013-5742

Full Text PDF
type: Attachment
item type: attachment
resource: Valero Ubierna - 2019 - La evolución de la agricultura de precisión.pdf
date submitted: 2025-02-11 14:54:06
link mode: 1
type: application/pdf

Agricultura 4.0: uso de tecnologías de precisión y aplicación para pequeños productores
type: Article
item type: journalArticle
is part of: Journal
authors: Person
  surname: Object
  given name: object
link: Full Text PDF
abstract: The concept of agriculture 4.0 has emerged as an evolution of precision agriculture (PA) through the spread of the Internet of Things (IoT) and machine learning data analytics, which have been applied throughout the value chain of the agricultural sector. However, the challenges facing agriculture today go far beyond merely technological ones. Achieving the Zero-Hunger goal by 2030 will require the use of Science, Technology, and Innovation (STI) applications, essential for the primary sector to become a driver of economic and sustainable development. This article presents the concept of agriculture 4.0, the contexts of use, its technologies, their application in the agricultural sector, and the benefits to present the trends in the use of technologies at a global level. For this, English-language papers published in the last 5 years were considered, considering both review articles and research ones. Internet of Things, data analytics, artificial intelligence, and cloud computing, among others, have been identified as the most studied technologies in both agricultural systems. The range of opportunities opens to continue reviewing innovations that are specific to the regions and their communities.El concepto de agricultura 4.0 ha emergido como una evolución de la agricultura de precisión (AP) a través de la difusión del Internet de las cosas (IoT), la analítica de datos, y el machine learning, que han sido aplicados en toda la cadena de valor del sector agropecuario. Sin embargo, los desafíos que enfrenta la agricultura hoy en día van mucho más allá de los meramente tecnológicos. El logro de la meta Hambre Cero de aquí a 2030 exigirá que se utilicen aplicaciones de Ciencia, Tecnología e Innovación (CTI), primordiales para que el sector primario se convierta en impulsor del desarrollo económico y sostenible. En el presente artículo se presenta el concepto de agricultura 4.0, los contextos particulares de su uso, así como sus beneficios y principales tecnologías apli…
short title: Agricultura 4.0
library catalog: core.ac.uk
date submitted: 2025-02-11 14:54:23

Full Text PDF
type: Attachment
item type: attachment
resource: Object - Agricultura 4.0 uso de tecnologías de precisión y.pdf
date submitted: 2025-02-11 14:54:24
link mode: 1
type: application/pdf

Uso de Machine Learning para estimar la producción de cultivos frutales: análisis de tendencias y agenda de investigación
type: Article
item type: journalArticle
is part of: Repositorio Institucional - USS
authors: Person
  surname: Arcila Diaz
  given name: Liliana Nataly
link: Full Text PDF
abstract: La estimación precisa de la producción de cultivos frutales es crucial para mejorar la planificación agrícola, optimizando la cosecha, el almacenamiento y la distribución, y, en última instancia, gestionando de manera más eficiente la cadena de suministro agrícola. Este estudio presenta una revisión sistemática sobre el uso de métodos de inteligencia artificial (IA) y machine learning (ML) en la estimación de la producción de cultivos frutales. Aplicando la metodología PRISMA, se identificaron 266 documentos en las bases de datos Scopus y Web of Science, de los cuales se analizaron 21 tras aplicar criterios de inclusión y exclusión. La investigación examina qué cultivos frutales utilizan técnicas de machine learning para la estimación de producción y qué técnicas muestran el mejor desempeño en la estimación o conteo de cultivos. Se identificaron tendencias emergentes, como la integración de variables climáticas, el uso de imágenes multiespectrales y la implementación de sistemas en tiempo real. Se propone una agenda de investigación para abordar las lagunas existentes, enfocándose en el desarrollo de soluciones ligeras y escalables para su implementación práctica en la agricultura.
date: 2024
language: spa
short title: Uso de Machine Learning para estimar la producción de cultivos frutales
library catalog: repositorio.uss.edu.pe
date submitted: 2025-02-11 14:54:38
rights: info:eu-repo/semantics/openAccess
description: Accepted: 2024-09-23T20:27:44Z Publisher: Universidad Señor de Sipán

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type: Attachment
item type: attachment
resource: Arcila Diaz - 2024 - Uso de Machine Learning para estimar la producción.pdf
date submitted: 2025-02-11 14:54:41
link mode: 1
type: application/pdf