000			ntdaa22 ab4500
999			_c11774 _d11774
003			ESPAM MFL
005			20200120095331.0
006			amr|pgr|ai| 001 0
008			140809s9999 mx ||||f m||| 00| 0 spa d
040			_aEC-ESPAM MFL _bSPA
041			_aspa.
084			_aTT-C _b21
100			_aCusme Zambrano, Kevin Daniel
245			_aAplicación móvil de detección y clasificación de “la roya” en hojas de café robusta mediante aprendizaje automático.
260			_aCalceta, Ecuador _bESPAM MFL _c2019
300			_axii, 64 páginas; _bFotos, graficos, tablas; _eCD;
502			_cESPAM MFL
520			_aManabí al ser una provincia dotada de recursos naturales y al ser la agricultura una de las actividades de mayor importancia se busca dar soluciones optimizadas con mirada hacia la agricultura y las tendencias tecnológicas actuales. El propósito de este trabajo de titulación fue desarrollar una aplicación móvil basada en aprendizaje automático que permitiera automatizar la detección y clasificación de “la roya” en las hojas de café robusta. La obtención de imágenes se realizó en las parcelas de la Ciudad de Investigación e Innovación y Desarrollo Agropecuario (CIIDEA) donde se encontraban plantaciones de café robusta, una vez obtenido imágenes se realizó el debido procesamiento de las mismas el cual implicaba determinar cuándo una hoja estaba infectada y cuando no. Se procedió a la revisión bibliográfica para determinar el algoritmo de aprendizaje automático más factible a implementar. Con estos datos se procede a desarrollar la aplicación móvil utilizando la metodología de desarrollo Programación Extrema, empleando técnicas de aprendizaje automático, lo que permitió detectar este hongo en las hojas de café robusta. Estos resultados pueden ayudar a las áreas que involucran el estudio de este tipo de investigación como el proyecto de caracterización de dicha enfermedad en los cultivos de café, además, el desarrollo de la aplicación e implementación del algoritmo brindó un 95% de efectividad en la detección de “la roya”.
650			_aCafé robusta
650			_aAprendizaje automático
650			_aRoya
650			_aAplicación móvil
700			_aLoor Pinargote, Angélica María _eCoautor
700			_aPárraga Álava, Jorge Antonio _eTutor
856			_uhttp://repositorio.espam.edu.ec/handle/42000/1104
912			_c2020-01-20 _dPaul Villacreses
913			_bCC
942			_2ddc _cTES