Objetivo General: Diagnosticar el estado nutricional del cultivo de maíz (Zea mays) mediante un sistema inteligente basado en técnicas de teledetección y Deep Learning para una agricultura moderna y sustentable.
Objetivos Específicos
- Caracterizar el comportamiento agronómico y productivo del cultivo de maíz en tres parcelas experimentales de 0.5 ha cada una y parcelas producción de 150 ha distribuidas en las provincias de Manabí, Guayas y Azuay. Como supuesto se prevé la colaboración activa de productores de maíz para el monitoreo de las parcelas de producción.
- Generar modelos de clasificación de imágenes multiespectrales mediante técnicas de teledetección y Deep Learning. Para lo cual, se generarán dos modelos de diagnóstico nutricional del cultivo de maíz con las técnicas antes mencionadas, a partir de la adquisición de imágenes de las etapas fenológicas del cultivo.
- Crear una plataforma web para la gestión de la información en el manejo eficiente del cultivo de maíz, donde se podrá visualizar, consultar y descargar la geoinformación generada en el proyecto.
Instituciones Participantes:
ESPOL, UTM,UC.
Participantes:
Director del proyecto María Fernanda Calderón Vega.
- Henry Antonio Pacheco Gil
- Miguel Andrés Realpe Robalino
- Jonathan Salvador Paillacho Corredores
- Rosa Lucía Lupercio Novillo
- Andrés Eduardo Arciniegas Farez
- Víctor Eduardo Tacuri Espinoza
Presupuesto adjudicado: $38241,50
Estado del proyecto: En ejecución.
