Desarrollo de aplicativo Web para agricultura de precisión en empresas florícolas utilizando datos de cultivos de flores de la empresa “Agroscan”

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Title: Desarrollo de aplicativo Web para agricultura de precisión en empresas florícolas utilizando datos de cultivos de flores de la empresa “Agroscan”
Authors: Cabascango Garcia, Misael Eduardo
Osorio Guaminga, Diego Gonzalo
Advisor: Ortega Martínez, Holger Raúl
Abstract: This project describes the development and implementation of a web application for precision agriculture in flower companies, with data from rose crops provided by the Agroscan company. This application will have embedded a time series classification model generated in a previous study, which uses daily measurements of three variables taken from a crop plot and returns as an output a recommended agricultural activity to be applied in the plot from which the data was taken. The application will have two types of users: agricultural technician and administrator. The agricultural technician will be the one who enters the data of the measurements in the web application, while the administrator will carry out the user management. The software development methodology used is Scrum. The application will be developed in Python language version 3.7 with the Flask framework, version 2.1.1, which is designed for the development of web applications. The classification model was built using the Keras library version 2.3.1. As a result, a web application with a Deep Learning model is obtained, which could facilitate the implementation of precision agriculture in rose plantations.
Translated abstract: En este proyecto se describe el desarrollo e implementación de una aplicación web para agricultura de precisión en empresas florícolas, con datos de cultivos de flores proporcionados por la empresa Agroscan. Esta aplicación tiene embebido un modelo de clasificación de series de tiempo generado en un estudio anterior, el cual utiliza mediciones diarias de tres variables tomadas de una parcela de cultivo y devuelve como salida una actividad agrícola recomendada para aplicarse en la parcela de la que se tomó los datos. La aplicación tendrá dos tipos de usuarios: técnico agrícola y administrador. El técnico agrícola será quien ingrese los datos de las mediciones en el aplicativo web, mientras que el administrador realizará la gestión de usuarios. La metodología de desarrollo de software empleada es Scrum. El aplicativo se desarrolló en lenguaje Python versión 3.7 con el framework Flask, versión 2.1.1, el cual está diseñado para el desarrollo de aplicaciones web. El modelo de clasificación fue construido utilizando la librería Keras versión 2.3.1. Como resultado se obtuvo una aplicación web con un modelo de Deep Learning capaz de facilitar la implementación de agricultura de precisión en cultivos de rosas.
Keywords: COMPUTACIÓN
ANÁLISIS DE SISTEMAS
SITIOS WEB
ADMINISTRACIÓN
AGRICULTURA
FLORICULTURA
Issue Date: Oct-2021
URI: http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/21303
Language: spa
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