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	Provedor de dados Phyton (2) Acta Agron. (Palmira) (1) Colegio de Postgraduados (1) Autor Flores-García,F (2) Castellanos,GC (1) Cruz Cárdenas, Gustavo (1) E. Will,Adrián L (1) Frías-Ramírez,J (1) González Salcedo,Luis Octavio (1) Juárez,AR (1) López,MJD (1) Martínez Corral,L (1) Martínez-Corral,L (1) Martínez-Rubin,E (1) Martínez-Rubín,E (1) Segura-Castruita,MA (1) Valdés Holguín,Nidia Johana (1) Vázquez-Rueda,M (1) Mais... Palavra-chave Inteligencia artificial (4) Sistemas de visión (2) Artificial intelligence (1) Atributos topográficos (1) Compactación del suelo (1) Doctorado (1) Edafología (1) Imágenes de satélite (1) Nutrición vegetal (1) Papa (1) Precision and accuracy of maps (1) Precisión y exactitud de mapas (1) Redes neuronales artificiales (1) Remote sensing data (1) Resistencia a la penetración (1) Size and spatial sampling design (1) Suelo (1) Tamaño y diseño de muestro espacial (1) Topographic attributes (1) Yemas axilares (1) Mais... Tipo do documento Info:eu-repo/semantics/article (3) Tesis (1) Ano 2011 (2) 2009 (2) País Argentina (2) Colombia (1) Mexico (1) Idioma Espanhol (4)		Ordenar por:  Relevância Autor Título Ano Registros recuperados: 4 Primeira ... 1 ... Última Desarrollo de una base de datos para caracterización de alfalfa (Medicago sativa L.) en un sistema de visión artificial Phyton Martínez-Corral,L; Martínez-Rubín,E; Flores-García,F; Castellanos,GC; Juárez,AR; López,MJD. El aumento en la demanda de producción de cultivo de alfalfa en la Comarca Lagunera ha propiciado la búsqueda de nuevas alternativas a los métodos convencionales de evaluación nutricional e hídrica de un alfalfar, en las que se optimicen costos y tiempo. La utilización de un sistema de visión para el reconocimiento visual computarizado del estrés hídrico y/o nutricional de un cultivo implica el análisis y procesamiento de determinadas características de color, forma y dimensiones de un objeto a partir de una imagen digital. Debido a que los parámetros de identificación se encuentran estrechamente relacionados es necesario recopilar la información de especialistas, análisis foliar, morfología matemática y fotografías de deficiencias. El objetivo de este... Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Inteligencia artificial; Sistemas de visión; Nutrición vegetal. Ano: 2009 URL: http://www.scielo.org.ar/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1851-56572009000100008 Estimación de la resistencia a la penetración de suelos usando redes neuronales artificiales Acta Agron. (Palmira) Valdés Holguín,Nidia Johana; González Salcedo,Luis Octavio; E. Will,Adrián L. Las redes neuronales artificiales, simuladoras del proceso de aprendizaje de las neuronas biológicas, han sido utilizadas con éxito en el cálculo de parámetros en diversos problemas de ingeniería en que las variables involucradas tienen una alta relación no lineal entre sí y la modelación no permite representar el problema mediante una función matemática de fácil deducción. En la ciencia del suelo la predicción de algunas propiedades involucra diversas variables que hacen de su estimación por medio de modelos matemáticos un proceso complejo, y trasladan la solución del problema al campo de la inteligencia artificial. En el presente artículo se reporta la elaboración de redes neuronales artificiales para la estimación de la resistencia a la penetración a... Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Suelo; Compactación del suelo; Inteligencia artificial; Redes neuronales artificiales; Resistencia a la penetración. Ano: 2011 URL: http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0120-28122011000300006 Evaluación de métodos para la cartografía digital de clases de tierra campesinas Colegio de Postgraduados Cruz Cárdenas, Gustavo. El mapeo digital de suelos consiste en emplear algoritmos computacionales y predictores que representan las variables para la generación de mapas de suelos. Existen evidencias que estos mapas son confiables. Sin embargo, para la elaboración de mapas de clases de tierra campesinas, utilizando técnicas digitales se tiene poca información y los mapas producidos son de baja calidad porque han utilizado sólo los valores de reflectancias de las clases de tierras como predictores y algoritmos limitados en cuanto a su configuración. Por lo anterior, en esta investigación se evaluó la calidad de los mapas de clases de tierra campesinas generados en México, en condiciones ambientales contrastantes (árida, templada y tropical), a partir de técnicas empleadas... Tipo: Tesis Palavras-chave: Precisión y exactitud de mapas; Imágenes de satélite; Atributos topográficos; Inteligencia artificial; Tamaño y diseño de muestro espacial; Doctorado; Edafología; Precision and accuracy of maps; Remote sensing data; Topographic attributes; Artificial intelligence; Size and spatial sampling design. Ano: 2009 URL: http://hdl.handle.net/10521/1483 Identificación de yemas axilares en plántulas de papa basada en un sistema de visión con lógica difusa Phyton Martínez Corral,L; Martínez-Rubin,E; Flores-García,F; Vázquez-Rueda,M; Frías-Ramírez,J; Segura-Castruita,MA. La papa (Solanum tuberosum L.) es un cultivo cuya producción a nivel nacional es muy inferior en comparación con los países más productivos. Esta situación se debe en parte a que es un cultivo parcialmente mecanizado, con prácticas agronómicas deficientes e inadecuadas, bajos niveles de tecnificación y gran cantidad de jornales de trabajo requeridos para una hectárea de cultivo. La necesidad de generar técnicas y procedimientos modernos que incrementen la producción, calidad y rendimiento del cultivo, han propiciado el desarrollo de proyectos destinados al mejoramiento de plántulas libres de patógenos con materia de alta calidad genética, fisiológica y sanitaria. La utilización de un sistema de visión para el reconocimiento visual computarizado de la... Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Papa; Yemas axilares; Sistemas de visión; Inteligencia artificial. Ano: 2011 URL: http://www.scielo.org.ar/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1851-56572011000100012 Registros recuperados: 4 Primeira ... 1 ... Última

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