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dc.contributor.advisorRamírez Castro, Emilio
dc.contributor.authorVera Acosta, Juan José
dc.date.accessioned2022-11-15T21:35:00Z
dc.date.available2022-11-15T21:35:00Z
dc.date.issued2022
dc.identifier.urihttp://dspace.utb.edu.ec/handle/49000/13290
dc.descriptionPrecision agriculture originated as a set of practices used by farmers to manage crop fertilization using drone technology to reduce the excessive use of foliar products, thus saving money and reducing environmental damage. That is why, the present research offers an approach to the impact of the use of drones in spraying on corn crops, scientific, academic publications, books and theses were examined. Therefore, it is convenient to highlight that drones can fly at short distances from the ground, allow rapid detection and transfer of information to the user, since the collection of data is necessary to calculate the variable rate of fertilization, this information is obtained mainly through yield maps, soil mapping and mobile sensors. Therefore, in summary, using drones for corn crop monitoring is too useful, as they can acquire high-resolution images in different wavebands. The multispectral or RGB channel images can be converted into vegetation indices such as Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and Wide Dynamic Range Vegetation Index (WDRI). These indices can effectively distinguish living plants from the ground, which is critical for determining early season plant spacing. Several types of multispectral indices are now available, which can help capture crop variability with respect to nitrogen contributions and yield.es_ES
dc.descriptionPrecision agriculture originated as a set of practices used by farmers to manage crop fertilization using drone technology to reduce the excessive use of foliar products, thus saving money and reducing environmental damage. That is why, the present research offers an approach to the impact of the use of drones in spraying on corn crops, scientific, academic publications, books and theses were examined. Therefore, it is convenient to highlight that drones can fly at short distances from the ground, allow rapid detection and transfer of information to the user, since the collection of data is necessary to calculate the variable rate of fertilization, this information is obtained mainly through yield maps, soil mapping and mobile sensors. Therefore, in summary, using drones for corn crop monitoring is too useful, as they can acquire high-resolution images in different wavebands. The multispectral or RGB channel images can be converted into vegetation indices such as Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and Wide Dynamic Range Vegetation Index (WDRI). These indices can effectively distinguish living plants from the ground, which is critical for determining early season plant spacing. Several types of multispectral indices are now available, which can help capture crop variability with respect to nitrogen contributions and yield.es_ES
dc.description.abstractLa agricultura de precisión se originó como un conjunto de prácticas utilizadas por los agricultores para gestionar la fertilización de los cultivos utilizando la tecnología de los drones para reducir el uso excesivo de productos foliares, ahorrando así dinero y reduciendo el daño medioambiental. Es por ello, que la presente investigación ofrece un enfoque del impacto del uso de los drones en la aspersión sobre los cultivos de maíz, se examinaron publicaciones científicas, académicas, libros y tesis. Por consiguiente, es conveniente resaltar que los drones pueden volar a distancias cortas desde el suelo, permiten la detección rápida y transferencia de información al usuario, dado que la recolección de los datos es necesario para calcular la tasa variable de fertilización, esta información se obtiene principalmente a través de mapas de rendimiento, mapeo de suelo y sensores móviles. Por lo tanto, en síntesis, utilizar los drones para el control de los cultivos de maíz es demasiado útil, ya que pueden adquirir imágenes de alta resolución en diferentes bandas de ondas. Las imágenes multiespectrales o de canal RGB pueden convertirse en índices de vegetación como el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) y el Índice de Vegetación de Rango Dinámico Amplio (WDRI). Estos índices pueden distinguir eficazmente las plantas vivas del suelo, lo que es fundamental para determinar el espaciado de las plantas al principio de la temporada. En la actualidad existen varios tipos de índices multiespectrales, los cuales pueden ayudar a captar la variabilidad de los cultivos respecto a las contribuciones de nitrógeno y el rendimiento.es_ES
dc.format.extent39 p.es_ES
dc.language.isoeses_ES
dc.publisherBABAHOYO: UTB, 2022es_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Ecuador*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ec/*
dc.subjectMaízes_ES
dc.subjectAgricultura de precisiónes_ES
dc.subjectPulverizaciónes_ES
dc.subjectSostenibilidades_ES
dc.titleImpacto del uso de los drones para realizar aspersiones en plantaciones de maíz (Zea mays)es_ES
dc.typebachelorThesises_ES


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