Algoritmo de inteligencia artificial para la detección de cultivos de cacao (Teobroma cacao L.), banano (Musa paradisiaca L.) y palma africana (Elaeis guineensis J.).
It analyzes the expansion and intensification of unregulated and unsustainable agriculture, mainly in Latin America, focusing on Ecuador, where land degradation is closely related to unsustainable agricultural practices. It highlights the importance of comprehensive land-use planning and the use of...
-д хадгалсан:
| Үндсэн зохиолчид: | , |
|---|---|
| Формат: | Online |
| Хэл сонгох: | испани |
| Хэвлэсэн: |
Editorial Grupo AEA
2024
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| Нөхцлүүд: | |
| Онлайн хандалт: | https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/138003 |
| Шошгууд: |
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|---|---|
| author | Zambrano-Garcia, Oliver Michael Vlassova, Lidia |
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| collection | Directory of Open Access Books |
| description | It analyzes the expansion and intensification of unregulated and unsustainable agriculture, mainly in Latin America, focusing on Ecuador, where land degradation is closely related to unsustainable agricultural practices. It highlights the importance of comprehensive land-use planning and the use of remote sensing to assess changes in land use and land cover. The research focuses on the northern area of the provinces of Guayas and Los Rios in Ecuador, focusing on the processing of satellite images to detect banana, cocoa and palm crops. It uses an experimental and quantitative methodology to compare the effectiveness of different classification methodologies, evaluating the accuracy of the artificial intelligence method Random Forests using Sentinel-2 satellite images. The results of the study include preprocessing of satellite images, calculation of NDVI and RESI spectral indices, and supervised classification of Sentinel-2 images using the Maximum Likelihood and Random Forests methods. Detailed statistical analyses were performed, including validation of results using confusion matrices and calculation of the Kappa coefficient. In conclusion, the manuscript provides an in-depth understanding of how remote sensing and artificial intelligence can help in the detection and classification of crops in specific areas, contributing to agricultural management and sustainable land planning. |
| format | Online |
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| publishDate | 2024 |
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| publisher | Editorial Grupo AEA |
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| spelling | doab-20.500.12854ir-1380032024-05-15T04:13:34Z Algoritmo de inteligencia artificial para la detección de cultivos de cacao (Teobroma cacao L.), banano (Musa paradisiaca L.) y palma africana (Elaeis guineensis J.). Zambrano-Garcia, Oliver Michael Vlassova, Lidia Maximum Likelihood Random Forest Cultivos NDVI RESI thema EDItEUR::T Technology, Engineering, Agriculture, Industrial processes It analyzes the expansion and intensification of unregulated and unsustainable agriculture, mainly in Latin America, focusing on Ecuador, where land degradation is closely related to unsustainable agricultural practices. It highlights the importance of comprehensive land-use planning and the use of remote sensing to assess changes in land use and land cover. The research focuses on the northern area of the provinces of Guayas and Los Rios in Ecuador, focusing on the processing of satellite images to detect banana, cocoa and palm crops. It uses an experimental and quantitative methodology to compare the effectiveness of different classification methodologies, evaluating the accuracy of the artificial intelligence method Random Forests using Sentinel-2 satellite images. The results of the study include preprocessing of satellite images, calculation of NDVI and RESI spectral indices, and supervised classification of Sentinel-2 images using the Maximum Likelihood and Random Forests methods. Detailed statistical analyses were performed, including validation of results using confusion matrices and calculation of the Kappa coefficient. In conclusion, the manuscript provides an in-depth understanding of how remote sensing and artificial intelligence can help in the detection and classification of crops in specific areas, contributing to agricultural management and sustainable land planning. Published Se analiza la expansión e intensificación de la agricultura no regulada e insostenible, principalmente en América Latina, enfocándose en Ecuador, donde la degradación del suelo está estrechamente relacionada con prácticas agrícolas insostenibles. Destaca la importancia de una planificación territorial exhaustiva y el uso de teledetección para evaluar cambios en el uso del suelo y la cobertura vegetal. La investigación se centra en la zona norte de las provincias del Guayas y de Los Ríos en Ecuador, enfocándose en el procesamiento de imágenes satelitales para detectar cultivos de banano, cacao y palma. Utiliza una metodología experimental y cuantitativa para comparar la efectividad de distintas metodologías de clasificación, evaluando la precisión del método de inteligencia artificial Bosques Aleatorios usando imágenes del satélite Sentinel-2. Los resultados del estudio incluyen el preprocesamiento de imágenes satelitales, el cálculo de índices espectrales NDVI y RESI, y la clasificación supervisada de las imágenes de Sentinel-2 utilizando los métodos de Máxima Verosimilitud y Bosques Aleatorios. Se realizaron análisis estadísticos detallados, incluyendo la validación de resultados mediante matrices de confusión y el cálculo del coeficiente Kappa. En conclusión, el manuscrito ofrece una comprensión profunda de cómo la teledetección y la inteligencia artificial pueden ayudar en la detección y clasificación de cultivos en áreas específicas, contribuyendo a la gestión agrícola y la planificación territorial sostenible. 2024-05-15T04:13:28Z 2024-05-15T04:13:28Z 2023-12-19 book 978-9942-651-17-4 https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/138003 spa image/jpeg Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International https://www.editorialgrupo-aea.com/index.php/EditorialGrupoAEA/catalog/book/61 Editorial Grupo AEA https://doi.org/10.55813/egaea.l.2022.61 Se analiza la expansión e intensificación de la agricultura no regulada e insostenible, principalmente en América Latina, enfocándose en Ecuador, donde la degradación del suelo está estrechamente relacionada con prácticas agrícolas insostenibles. Destaca la importancia de una planificación territorial exhaustiva y el uso de teledetección para evaluar cambios en el uso del suelo y la cobertura vegetal. La investigación se centra en la zona norte de las provincias del Guayas y de Los Ríos en Ecuador, enfocándose en el procesamiento de imágenes satelitales para detectar cultivos de banano, cacao y palma. Utiliza una metodología experimental y cuantitativa para comparar la efectividad de distintas metodologías de clasificación, evaluando la precisión del método de inteligencia artificial Bosques Aleatorios usando imágenes del satélite Sentinel-2. Los resultados del estudio incluyen el preprocesamiento de imágenes satelitales, el cálculo de índices espectrales NDVI y RESI, y la clasificación supervisada de las imágenes de Sentinel-2 utilizando los métodos de Máxima Verosimilitud y Bosques Aleatorios. Se realizaron análisis estadísticos detallados, incluyendo la validación de resultados mediante matrices de confusión y el cálculo del coeficiente Kappa. En conclusión, el manuscrito ofrece una comprensión profunda de cómo la teledetección y la inteligencia artificial pueden ayudar en la detección y clasificación de cultivos en áreas específicas, contribuyendo a la gestión agrícola y la planificación territorial sostenible. https://doi.org/10.55813/egaea.l.2022.61 f1927315-52b6-4dab-9f46-7dfb1f475c05 978-9942-651-17-4 109 Ecuador open access |
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