Sistema de medición y predicción inteligente de humedad en tierra

dc.contributor.advisorGravisaco, Diego A.
dc.date.accessioned2022-06-02T18:17:46Z
dc.date.available2022-06-02T18:17:46Z
dc.date.issued2021-12
dc.description.abstractPara toda industria hay un proceso acelerado de innovación que es capaz de hacer crecer y capturar la participación de mercados que nunca antes se habían imaginado. La periodicidad de irrigación se realiza en forma poco eficiente hoy en día; la causa principal es la falta de planificación de irrigación, sequedad o empapamiento debido a factores fluctuantes como el clima o los vientos; por lo que el foco de este trabajo fue implementar un prototipo de sensores de humedad conectados que permitió optimizar la recolección, proceso y predicción de información para la necesidad de humedecer un terreno dado. Partiendo de la especificación del problema y su justificación, este trabajo propuso una solución y documentó la implementación de un prototipo de sensor conectado determinando la viabilidad de la utilización de machine learning para optimizar el manejo de información respecto a las mediciones de humedad en tierra. Todas las tecnologías y metodologías utilizadas fueron establecidas y descriptas para proveer una perspectiva completa del proyecto.es
dc.description.abstractDESTACADO
dc.identifier.urihttps://repositorio.21.edu.ar/handle/ues21/23184
dc.language.isospaes
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectSensores
dc.subjectHumedades
dc.subjectMachine learninges
dc.titleSistema de medición y predicción inteligente de humedad en tierraes
dc.typebachelorThesises

Archivos

Bloque original

Mostrando 1 - 1 de 1
Cargando...
Miniatura
Nombre:
TFG - Diego Gravisaco.pdf
Tamaño:
1.93 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descripción:

Colecciones