Análisis de suelos utilizando redes neuronales en las florícolas de Rosas del Sector Norte de la Provincia de Cotopaxi

Abstract

El presente artículo muestra la utilización de inteligencia artificial (IA) para ser más específico redes neuronales, en el análisis del estado de los suelos que poseen los invernaderos del sector norte de la provincia de Cotopaxi, esto con el uso de un sistema informático y sensores con los cuales se obtuvieron datos para verificar si el suelo donde se producen las rosas es apto para su respectivo sembrío. El objetivo de este trabajo es obtener datos del estado del suelo dentro de invernaderos para su análisis con la utilización de redes neuronales. Enfocándose en los resultados obtenidos en (Segovia, Rojas, & Quishpe, 2021), se evidencia la variación de resultados con respecto a los rangos de un suelo óptimo. Siendo redes neuronales más estable para la medición de estado de los suelos. Este análisis permite sacar conclusiones y toma de decisiones acertadas para el mantenimiento y control del suelo. La técnica utilizada resultó muy eficiente por cuanto coincide con el rango establecido por el sector agrícola.

Diseño de aplicación Móvil Inteligente de sistema IoT basado en Redes Inalámbricas del Sensores para el monitoreo y mejora la producción en cultivos de fruta

“…i) The soil corresponding to the plot is partially humid and its values oscillate between 70% and 90%, the soil temperature is between 3.0ºC and 23.6ºC, and, the PH of the soil is partially acid with values that are between 5.8 and 6.3, these values correspond to the nominal characteristics of the land for the cultivation of fruit trees, these values tend to change according to the variation of the climate and the state of the crop analyzed (newly planted, under the supervision of the farmer or in harvest), this monitoring shows the farmer when the soil of the crop exceeds the mentioned limits, affecting the fruit tree; these data is also recollected by authiors of the (Escobar Iza et al, 2021).…”