Objectif général : Diagnostiquer l'état nutritionnel de la culture de maïs (Zea mays) grâce à un système intelligent basé sur des techniques de télédétection et Deep Learning pour une agriculture moderne et durable.
Objectifs spécifiques
- Caractériser le comportement agronomique et productif de la culture de maïs dans trois parcelles expérimentales de 0,5 ha chacune et des parcelles de production de 150 ha réparties dans les provinces de Manabí, Guayas et Azuay. En hypothèse, la collaboration active des producteurs de maïs est attendue pour le suivi des parcelles de production.
- Générez des modèles de classification d'images multispectrales à l'aide de techniques de télédétection et de Deep Learning. Pour cela, deux modèles de diagnostic nutritionnel de la culture de maïs seront générés avec les techniques précitées, à partir de l'acquisition d'images des stades phénologiques de la culture.
- Créer une plate-forme Web pour la gestion de l'information dans la gestion efficace de la culture du maïs, où les géoinformations générées dans le projet peuvent être visualisées, consultées et téléchargées.
Établissements participants :
ESPOL, UTM, UC.
Intervenants :
Directrice du projet María Fernanda Calderón Vega.
- Henri Antonio Pacheco Gil
- Miguel Andrés Realpe Robalino
- Jonathan Salvador Paillacho Corredores
- Rosa Lucia Lupercio Novillo
- Andrés Eduardo Arciniegas Farez
- Victor Eduardo Tacuri Espinoza
Budget alloué : $38241,50
Statut du projet : En cours.
