Doctorado en Ingeniería y Ciencias Ambientales

El avance de la tecnología está permitiendo que sea utilizada en diferentes campos, con resultados alentadores, ayudando a enfrentar desafíos que antes podían considerarse insuperables. El aumento de la demanda de alimentos por el crecimiento poblacional genera la sobreexplotación de los recursos. La agricultura una actividad milenaria no es ajena a esta situación. Por ello en este estudio se busca desarrollar un sistema integrado de tecnologías de monitoreo remoto e inteligencia artificial para optimizar el uso de agua, fertilizantes y plaguicidas en el cultivo de palto, con el fin de reducir el impacto ambiental de la actividad agrícola. En un primer momento se trabajará cada recurso (agua, fertilizante y pesticidas) por separado, pero luego se integrarán en un solo sistema que ayude al productor a tomar una decisión informada sobre el uso de sus recursos. Este sistema funcionara con datos de campo que se tomarán con sensores que medirán la humedad del suelo, turgencia y temperatura de las hojas, apoyado con imágenes multiespectrales tomadas con vehículos aéreos no tripulados (VANT) que permitirán el monitoreo de toda parcela. Los algoritmos que se van a utilizar son de machine learning, deep leearning y redes neuronales. La data tomada se repartirá en 70% para calibración de los modelos y un 30% para la validación de los mismos. Los mejores modelos serán los que tienen los mejores resultados de R2, RMSE y MSE. Se espera que con los resultados obtenido se pueda ayudar a reducir el uso de los insumos en la actividad agrícola. Así mismo, que los modelos sean escalables y puedan ser utilizados en otras zonas y también en otros frutales que tienen algunas características similares a los cítricos.

SALAZAR CORONEL ,WILIAN