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https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/6209Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | MORENO ZACARIAS, PEDRO EDUARDO | - |
| dc.contributor.author | CORONADO IBARRA, JUAN DAVID | - |
| dc.creator | CORONADO IBARRA, JUAN DAVID | - |
| dc.date.accessioned | 2023-09-27T15:47:55Z | - |
| dc.date.available | 2023-09-27T15:47:55Z | - |
| dc.date.issued | 2023-09 | - |
| dc.identifier.uri | https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/6209 | - |
| dc.description | El tomate (Solanum lycopersicum Mill), es una de las hortalizas de mayor demanda en el mundo, estimándose en 108 millones de toneladas métricas, con un rendimiento promedio de 36 ton/ha, siendo así que muchas veces la producción de estahortaliza sevedelimitadagracias a laaparición deenfermedades queprovocan la perdida de frutos gracias a las lesiones producidas por hongos del follaje, siendo entonces que se estableció un sistema de inoculación de cuatro agentes fitopatógenos: Alternaria solani, Cladosporium fulvum, Leveillula taurica y Phytophthora infestans, fueron inoculados en macetas establecidas con plantas de tomates endiferente estadios fenológicos,seaplicó una distribuciónde tratamientos categorizándolos por el hongo que se inoculo en la planta más su estado fenológico, dando como resultado a 4 tratamientos con 5 repeticiones cada uno. Dando paso al objetivo deestetrabajodeestablecerunabasededatos y entrenar unaredneuronal capaz de categorizar enfermedades gracias a los síntomas generados por los hongos en hojas de tomate, usando secuencias de imágenes previamente registradas, pre-procesamiento, extracción de características, separación de datos (entrenamiento y prueba), normalización de datos, construcción y entrenamiento del modelo de reconocimiento, y la evaluación del desempeño del sistema. Como resultados se desarrolló un software para la captura, clasificación, almacenamiento en una base de datos y procesamiento de las imágenes. En lo que se respecta a los agentes inoculados, se tiene que fue más exitosa para P. infestans y L. taurica, pues las plantas lograron mostrar alta sintomatología con respecto a los otros dos agentes. Es por tal razón que se determinóqueel desarrollo de los hongos se ve afectado gracias al ambiente, no todos se desarrollaron bajo las mismas condiciones climatológicas, concluyendo entonces que la aplicación del sistema de reconocimiento de enfermedades valido los resultados a través de observaciones en el microscopio, para determinar si las estructuras morfológicas del hongo correspondían a las clasificadas por el método propuesto, obteniendo resultados positivos y satisfactorios. | es_MX |
| dc.language.iso | spa | es_MX |
| dc.publisher | Tecnológico Nacional de México | es_MX |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 | es_MX |
| dc.subject | info:eu-repo/classification/cti/6 | es_MX |
| dc.subject.other | PYTORCH | es_MX |
| dc.subject.other | FOLLAJE EN TOMATE | es_MX |
| dc.title | CLASIFICACION DE LAS ENFERMEDADES FUNGICAS DEL FOLLAJE EN TOMATE(Solanum lycopersicum Mill.) CON DEP LEARNING | es_MX |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_MX |
| dc.contributor.director | MARTINEZ SCOTT, MARCIA MARIBEL | - |
| dc.folio | AG18110029 | es_MX |
| dc.rights.access | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_MX |
| dc.publisher.tecnm | Instituto Tecnológico Superior de Salvatierra | es_MX |
| Appears in Collections: | Tesis de Licenciatura (ING. EN INNOVACION AGRICOLA SUSTENTABLE) | |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| AG18110029 JUAN DAVID CORONADO IBARRA.pdf | TEXTO COMPLETO | 3.52 MB | Adobe PDF | View/Open |
| LICENCIA DE USO AG18110029 JUAN DAVID CORONADO IBARRA.pdf | CARTA DE SESION DE DERECHOS | 285.76 kB | Adobe PDF | View/Open |
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