"Implementación de Algoritmos de Procesamiento de Imágenes Satelitales Multiespectrales para Optimizar la Gestión de Cultivos Agrícolas en la empresa Danper: Período 2018-2023"
| dc.contributor.advisor | Alva Alcántara, Josmell Henry | |
| dc.contributor.author | Díaz López, Luis José Antonio | |
| dc.date.accessioned | 2024-10-25T18:59:50Z | |
| dc.date.available | 2024-10-25T18:59:50Z | |
| dc.date.issued | 2024-10 | |
| dc.description.abstract | El trabajo de suficiencia profesional presentado abarca el flujo de trabajo aplicado para el monitoreo, análisis y gestión de cultivos agrícolas en la empresa DANPER S.A.C., utilizando imágenes multiespectrales de satélites. Durante el desarrollo, se planteó una metodología de trabajo propia para la puesta a punto de los campos, el procesamiento de la información y el cierre del lazo de trabajo mediante la retroalimentación final por parte de los encargados de las principales áreas agrícolas. El proyecto inicia mediante la validación semanal de la disponibilidad de imágenes satelitales hábiles en las diferentes variedades de cultivos. Una vez ello, se sigue una secuencia ordenada de pasos que abarcan desde la descarga hasta la integración del mapa final de vigorosidad. El entregable generado permite a los encargados de campo gestionar la toma de decisiones a distancia o in situ, pudiendo visualizar su entorno de trabajo mediante un mapa zonificado, lo que les permite tomar acciones mucho más eficientes basadas en indicadores numéricos asociados al valor de vigor de sus campos. El trabajo presentado demostró la importancia del uso de las tecnologías de teledetección satelital y cómo estas sirven como una herramienta de suma importancia para optimizar la gestión y toma de decisiones en las diferentes áreas de cultivo mediante la digitalización de los indicadores de vigorosidad multiespectral. La solución final fue adoptada y aplicada dentro de los principales procesos de manejo en campo. Finalmente, se sugiere la complementación con herramientas y tecnologías que permitan aumentar el número de correlación de variables agrícolas, así como asegurar siempre la disponibilidad de las imágenes basadas en la frecuencia de trabajo. Palabras clave: teledetección, multiespectral, satélite. | |
| dc.description.abstract | ABSTRACT The professional sufficiency work presented covers the applied workflow for monitoring, analysis, and management of agricultural crops in the company DANPER S.A.C., using multispectral satellite images. During the development, a work methodology was proposed for the preparation of the fields, the processing of the information, and the closing of the work loop through the final feedback by those in charge of the main agricultural areas. The project begins with the weekly validation of the availability of satellite images suitable for the different varieties of crops. Once this is done, an ordered sequence of steps is followed that range from downloading to the integration of the final vigorosity map. The generated deliverable allows field managers to manage decision-making remotely or on site, being able to view their work environment through a zoned map, which allows them to take much more efficient actions based on numerical indicators associated with the vigor value of their fields. The work presented demonstrated the importance of using satellite remote sensing technologies and how they serve as a very important tool to optimize management and decision-making in the different crop areas by digitalizing multispectral vigor indicators. The final solution was adopted and applied within the main field management processes. Finally, it is suggested that tools and technologies be used to increase the number of correlations of agricultural variables, as well as to always ensure the availability of images based on the frequency of work. Keywords: remote sensing, multispectral, satellite. | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.14414/22679 | |
| dc.language.iso | spa | |
| dc.publisher | Universidad Nacional de Trujillo | |
| dc.publisher.country | PE | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | |
| dc.subject | TECHNOLOGY::Electrical engineering, electronics and photonics::Electrical engineering | |
| dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.00 | |
| dc.title | "Implementación de Algoritmos de Procesamiento de Imágenes Satelitales Multiespectrales para Optimizar la Gestión de Cultivos Agrícolas en la empresa Danper: Período 2018-2023" | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | |
| dc.type.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | |
| renati.advisor.dni | 71491214 | |
| renati.author.dni | 70219352 | |
| renati.discipline | 712046 | |
| renati.juror | Asto Rodriguez, Emerson Máximo | |
| renati.juror | Cruzado Vargas, Josue Gabriel | |
| renati.juror | Manzano Ramos, Edgar Andre | |
| renati.level | http://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional | |
| renati.type | http://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeSuficienciaProfesional | |
| thesis.degree.discipline | Ingeniería Mecatrónica | |
| thesis.degree.grantor | Universidad Nacional de Trujillo | |
| thesis.degree.name | Ingeniero Mecatrónica |