dc.contributor.advisor	Arango Londoño, David
dc.contributor.author	Carvajal Jaramillo, Karen Andrea
dc.contributor.author	Castro Collazos, Mauricio
dc.contributor.author	Riveros Pulgarín, Ramón Siddartha
dc.date.accessioned	2024-07-30T15:53:12Z
dc.date.available	2024-07-30T15:53:12Z
dc.date.issued	2024
dc.description.abstract	Las enfermedades causadas por el insecto-plaga Heilipus Lauri son una de las principales causantes de los daños en los cultivos de aguacate Hass, adicionalmente reducen la calidad de los cultivos al generar problemas fitosanitarios que dificultan alcanzar el potencial exportador de este producto. Por lo cual, el presente proyecto plantea entrenar y evaluar un algoritmo de clasificación de imágenes con el uso de técnicas de aprendizaje automático, con el uso de un banco de imágenes recolectadas por Agrosavia, para la construcción de una herramienta que pueda ser usada por los pequeños y medianos productores de este fruto, que sirva para el control y monitoreo del daño causado por estas plagas. Además, se espera que este proyecto sirva como marco de referencia para futuras investigaciones en el sector agropecuario y académico en el ámbito de procesamiento y clasificación de imágenes.
dc.description.abstracteng	Diseases caused by the insect-pest Heilipus Lauri are one of the main causes of damage to Hass avocado crops. They additionally reduce the quality of the crops by generating phytosanitary problems that make it difficult to achieve the export potential of this product. Therefore, this project proposes to train and evaluate an image classification algorithm with the use of machine learning techniques, with the use of a bank of images collected by Agrosavia, for the construction of a tool that can be used by small and medium producers of this fruit, which serves to control and monitor the damage caused by these pests. Furthermore, it is expected that this project will serve as a framework for future research in the agricultural and academic sector in the field of image processing and classification.
dc.format.extent	90 p.
dc.format.mimetype	application/pdf
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11522/3644
dc.language.iso	spa
dc.publisher	Pontificia Universidad Javeriana Cali
dc.publisher.faculty	Facultad de Ingeniería y Ciencias
dc.rights.accessrights	http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommons	https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rights.uri	https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subject	Machine Learning
dc.subject	Clasificación de imágenes
dc.subject	Ciencia de datos
dc.subject	Procesamiento de imágenes
dc.subject	Plagas
dc.subject	Cultivos
dc.subject	Aguacate Hass
dc.subject	tecnología en el sector agroindustrial
dc.subject	Classification images
dc.subject	Data science
dc.subject	Image processing
dc.subject	Pests
dc.subject	Crops
dc.subject	Hass avocado
dc.subject	technology in the agroindustrial sector
dc.thesis.discipline	Facultad de Ingeniería y Ciencias. Maestría en Ciencia de Datos - Modalidad virtual
dc.thesis.grantor	Pontificia Universidad Javeriana Cali
dc.thesis.level	Maestría
dc.title	Modelo predictivo para la identificación de la enfermedad producida por la plaga Heilipus Lauri en el cultivo de aguacate Hass en Colombia, por medio del procesamiento y clasificación de imágenes con aplicación de técnicas de Machine Learning	spa
dc.type.coar	http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.local	Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría
dc.type.redcol	https://purl.org/redcol/resource_type/TM

Modelo predictivo para la identificación de la enfermedad producida por la plaga Heilipus Lauri en el cultivo de aguacate Hass en Colombia, por medio del procesamiento y clasificación de imágenes con aplicación de técnicas de Machine Learning

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