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https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:0168-ssoar-66186-7
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Evaluador inteligente de daño fenológico en la planta de trigo
Intelligent evaluator of phenological damage in the wheat plant
[journal article]
Abstract El cambio climático en el planeta ha afectado la producción mundial de trigo y los pronósticos aseguran que estos cambios y efectos
serán mayores conforme pase el tiempo. Considerando la importancia de este cereal como alimento de la dieta básica de los seres humanos,
se propone una nueva forma de... view more
El cambio climático en el planeta ha afectado la producción mundial de trigo y los pronósticos aseguran que estos cambios y efectos
serán mayores conforme pase el tiempo. Considerando la importancia de este cereal como alimento de la dieta básica de los seres humanos,
se propone una nueva forma de evaluación del cultivo que permita pronosticar el daño probable por etapa fenológica por medio
de una red neuronal artificial entrenada con datos históricos del comportamiento climático global e impacto fenológico. Un sistema
de resultados interpreta la salida y constituye la interfaz de usuario. La propuesta fue validada y mostró su capacidad de generalización
alcanzando alta precisión de 84%, por lo que se considera adecuada.... view less
Climate Change on the planet has affected the world wheat production and forecasts ensure that these changes and effects will be greater
over time. Considering the importance of this cereal as a basic diet of human beings, this work proposes a new form of crop evaluation
that allows to forecast pr... view more
Climate Change on the planet has affected the world wheat production and forecasts ensure that these changes and effects will be greater
over time. Considering the importance of this cereal as a basic diet of human beings, this work proposes a new form of crop evaluation
that allows to forecast probable damage by phenological stage, through an Artificial Neural Network trained with historical data of
global climatic behavior and phenological impact. A results system interprets the output and constitutes the user interface. The proposal
was validated, showed its generalization capacity and reached high precision of 84%, so it is considered adequate.... view less
Keywords
climate change; consequences; agriculture; nutrition
Classification
Economic Sectors
Free Keywords
artificial neural networks; technological strategy; wheat phenology; evaluation
Document language
Spanish
Publication Year
2019
Page/Pages
p. 1-12
Journal
CIENCIA ergo-sum : revista científica multidisciplinaria de la Universidad Autónoma del Estado de México, 26 (2019) 3
DOI
https://doi.org/10.30878/ces.v26n3a7
ISSN
2395-8782
Status
Published Version; reviewed
Licence
Creative Commons - Attribution-Noncommercial-No Derivative Works 4.0