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http://ciqa.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1025/676| Códigos de programación para la adquisición, gestión, estructuración y análisis de datos multiparamétricos, así como los algoritmos para la generación de modelos de predicción y estimación de parámetros fisiológicos del cultivo de pimiento morrón | |
| Jonathan Juárez Pelcastre | |
| Acceso Abierto | |
| Atribución-NoComercial-SinDerivadas | |
| Anexo 1. Código de programación para el módulo de adquisición de datos
Este archivo corresponde al código de programación generado para el funcionamiento del
módulo de adquisición de datos, el cual tuvo la función de recopilar datos del clima al
interior del invernadero durante el ciclo completo del cultivo.
Anexo 2. Algoritmo para la depuración de datos
Este archivo corresponde al algoritmo formulado para la depuración de los datos climáticos
provenientes del módulo de adquisición de datos, cuya función principal fue la
estructuración histórica de los datos y la detección y eliminación de datos atípicos.
Anexo 3. Algoritmo para la imputación de datos faltantes
Este archivo corresponde al algoritmo formulado para la imputación de datos faltantes,
precede al algoritmo de depuración de datos y su función principal es la estimación de los
datos climáticos faltantes.
Anexo 4. Algoritmo para la estimación de las variables relacionadas con la temperatura
Este archivo corresponde al algoritmo formulado para la estimación de las unidades calor,
las horas críticas por calor, temperatura media, mínima y máxima por día.
Anexo 5. Algoritmo para la segmentación de imágenes digitales
Este archivo corresponde al algoritmo formulado para segmentación del follaje de plantas
de pimiento morrón dentro de una imagen digital, su función principal es la de separar el
follaje de la planta del resto del ambiente.
Anexo 6. Algoritmo para la extracción de las características descriptivas del follaje
Este archivo corresponde al algoritmo formulado para la extracción de las características de
“forma” y “color” del follaje de la planta. Precede al algoritmo de segmentación.
Anexo 7. Algoritmo para la gestión, organización e imputación de datos que dan origen a la
base final de datos
Este archivo corresponde al algoritmo formulado para la estructuración y concatenación de
los datos climáticos, datos provenientes de las imágenes y los datos morfológicos, su
función principal es la estructuración cronológica de estos datos y la imputación de datos
faltantes. Anexo 8. Algoritmo para el análisis exploratorio de las variables observadas. Este archivo corresponde al algoritmo formulado para el análisis y comparación de las variables observadas, así como la descripción estadística de los mismos. Anexo 9. Algoritmo del modelo de conversión de pixeles a cm 2 del follaje de la planta Este archivo corresponde al algoritmo formulado para la estimación del porcentaje de cobertura foliar mediante la conversión de los pixeles que conforman el follaje de la planta a cm 2 por planta. Anexo 10. Algoritmo del modelo de predicción categórica de frutos Este archivo corresponde al algoritmo formulado para la predicción categórica del tamaño del fruto obtenido durante la cosecha, su función principal es predecir cuantos frutos habrá en cada categoría (chico, mediano y grande), utilizando como variables predictoras, las variables del clima y las variables de las imágenes digitales. Anexo 11. Algoritmo del modelo de predicción categórica del rendimiento Este archivo corresponde al algoritmo formulado para la predicción categórica del rendimiento acumulado por planta de pimiento morrón, su función principal es estimar si el rendimiento será bajo, medio o adecuado, utilizando como variables predictoras, las variables del clima y las variables de las imágenes digitales. Anexo 12. Algoritmo del modelo de predicción del inicio de floración y floración acumulada Este archivo corresponde al algoritmo formulado para la predicción del inicio de floración y la floración acumulada en plantas de pimiento morrón, utilizando como variables predictoras, las variables del clima y las variables de las imágenes digitales. Anexo 13. Algoritmo del modelo de predicción del rendimiento acumulado Este archivo corresponde al algoritmo formulado para la estimación en g del rendimiento acumulado por planta de pimiento morrón, utilizando como variables predictoras, las variables del clima y las variables de las imágenes digitales. Anexo 14. Algoritmo del modelo de predicción categórico del VARI Este archivo corresponde al algoritmo formulado para la predicción categórica del índice de resistencia atmosférica visible en plantas de pimiento morrón, su función principal es predecir el índice vegetal que presentara (bajo, adecuado o alto), utilizando como variables predictoras, las variables del clima y las variables de las imágenes digitales. | |
| 2022 | |
| Documentación técnica | |
| CIENCIAS AGRARIAS | |
| Aparece en las colecciones: | Tesis de Maestría |
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