Objetivo Geral: Diagnosticar o estado nutricional da cultura do milho (Zea mays) por meio de um sistema inteligente baseado em técnicas de sensoriamento remoto e Deep Learning para uma agricultura moderna e sustentável.
Objetivos específicos
- Caracterizar o comportamento agronômico e produtivo da cultura do milho em três parcelas experimentais de 0,5 ha cada e parcelas produtivas de 150 ha distribuídas nas províncias de Manabí, Guayas e Azuay. Como pressuposto, espera-se a colaboração ativa dos produtores de milho para monitorar as parcelas de produção.
- Gerar modelos de classificação de imagens multiespectrais usando técnicas de sensoriamento remoto e Deep Learning. Para isso, serão gerados dois modelos de diagnóstico nutricional da cultura do milho com as técnicas supracitadas, a partir da aquisição de imagens dos estádios fenológicos da cultura.
- Criar uma plataforma web para a gestão da informação na gestão eficiente da cultura do milho, onde a geoinformação gerada no projeto pode ser visualizada, consultada e descarregada.
Instituições participantes:
ESPOL, UTM, UC.
Participantes:
Diretora do projeto María Fernanda Calderón Vega.
- Henrique Antonio Pacheco Gil
- Miguel Andrés Realpe Robalino
- Jonathan Salvador Paillacho Corredores
- Rosa Lúcia Lupercio Novillo
- Andrés Eduardo Arciniegas Farez
- Victor Eduardo Tacuri Espinoza
Orçamento premiado: $38241,50
Situação do projeto: Em andamento.
