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Monitoreo activo con drones del estado de plantas de arándanos en invernaderos

Active monitoring with drones of the state of blueberry plants in greenhouses

dc.contributorGonzalez Guerrero, Enrique
dc.contributorGonzalez Correal, Alejandra Maria
dc.contributorLopez Parra, Javier Francisco
dc.creatorMartinez Figueroa, Luisa
dc.creatorMartinez Vega, Daniel
dc.creatorGomez Rodriguez, Andrés
dc.date2024-03-05T13:52:49Z
dc.date2024-03-05T13:52:49Z
dc.date2023-07-17
dc.date.accessioned2025-04-22T22:12:49Z
dc.date.available2025-04-22T22:12:49Z
dc.identifierhttp://hdl.handle.net/10554/66810
dc.identifierinstname:Pontificia Universidad Javeriana
dc.identifierreponame:Repositorio Institucional - Pontificia Universidad Javeriana
dc.identifierrepourl:https://repository.javeriana.edu.co
dc.identifier.urihttp://test.repositoriodigital.com:8080/handle/123456789/90930
dc.descriptionEl cultivo de arándanos ha experimentado un aumento significativo en los últimos años, generando ingresos sustanciales para el sector agrícola. Sin embargo, el cuidado de estas plantas, que producen frutos dos años después de la germinación, implica considerar diversos factores. El monitoreo activo, es crucial en el primer año de desarrollo, se realiza comúnmente de forma manual, especialmente en invernaderos, donde los factores ambientales pueden ser controlados. A pesar de esto, las plantaciones de arándanos pueden experimentar síntomas de estrés, como manchas rojizas en las hojas y adelgazamiento de tallos. El estrés hídrico es una causa común de malestar en los cultivos, afectando tamaño, cantidad y calidad del fruto. La implementación de tecnologías como inteligencia artificial y robótica en la agricultura ha permitido la automatización del monitoreo activo, pero muchos agricultores aún no tienen acceso debido a costos elevados y dificultades de implementación. En este contexto, se propone una rutina de inspección autónoma mediante un UAV para la detección de estrés en plantas de arándanos. El trabajo se estructura en cuatro fases: análisis del estado del arte, recolección de datos para construir datasets, clasificación mediante redes neuronales convolucionales y control visual con marcadores ArUco y algoritmos de lógica difusa. Este enfoque busca ofrecer una solución eficiente y accesible para el monitoreo de la salud de las plantas en entornos controlados como invernaderos
dc.descriptionBlueberry cultivation has experienced a significant increase in recent years, generating substantial income for the agricultural sector. However, caring for these plants, which bear fruit two years after germination, involves considering various factors. Active monitoring is crucial in the first year of development and is commonly done manually, especially in greenhouses where environmental factors can be controlled. Despite this, blueberry plantations may experience stress symptoms, such as reddish spots on leaves and thinning of stems. Water stress is a common cause of discomfort in crops, affecting the size, quantity, and quality of the fruit. The implementation of technologies such as artificial intelligence and robotics in agriculture has allowed for the automation of active monitoring, but many farmers still do not have access due to high costs and implementation difficulties. In this context, an autonomous inspection routine is proposed using a UAV for stress detection in blueberry plants. The work is structured in four phases: analysis of the state of the art, data collection to build datasets, classification using convolutional neural networks, and visual control with ArUco markers and fuzzy logic algorithms. This approach seeks to offer an efficient and accessible solution for monitoring plant health in controlled environments such as greenhouses.
dc.descriptionMagíster en Inteligencia Artificial
dc.descriptionMaestría
dc.formatPDF
dc.formatapplication/pdf
dc.formatapplication/pdf
dc.languagespa
dc.publisherPontificia Universidad Javeriana
dc.publisherMaestría en Inteligencia Artificial
dc.publisherFacultad de Ingeniería
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
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dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectUAV
dc.subjectPrecision agriculture
dc.subjectArtificial intelligence
dc.subjectClassification
dc.subjectBlueberry cultivation
dc.subjectCNN
dc.subjectActive monitoring
dc.subjectTransfer learning
dc.subjectYOLO
dc.subjectUAV
dc.subjectPrecision agriculture
dc.subjectArtificial intelligence
dc.subjectClassification
dc.subjectBlueberry cultivation
dc.subjectCNN
dc.subjectActive monitoring
dc.subjectTransfer learning
dc.subjectYOLO
dc.subjectMaestría en inteligencia artificial - Tesis y disertaciones académicas
dc.subjectIndustria agrícola
dc.subjectArándanos - Cultivo
dc.subjectInteligencia artificial
dc.subjectVigilancia de la vegetación
dc.titleMonitoreo activo con drones del estado de plantas de arándanos en invernaderos
dc.titleActive monitoring with drones of the state of blueberry plants in greenhouses
dc.typehttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.typeTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría
dc.typehttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesis


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