Examinando por Autor "Jiménez López, Andrés Fernando"
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Publicación Sólo datos Clasificación y mapeo automático de coberturas del suelo en imágenes satelitales utilizando Redes Neuronales Convolucionales(Universidad de los Llanos, 2017-07-16) Suárez Londoño, Arnol Sneider; Jiménez López, Andrés Fernando; Castro Franco, Mauricio; Cruz Roa, Angel AlfonsoLa clasificación de cobertura del suelo es importante para estudios de cambio climático y monitoreo de servicios ecosistémicos. Los métodos convencionales de clasificación de coberturas se realizan mediante la interpretación visual de imágenes satelitales, lo cual es costoso, dispendioso e impreciso. Implementar métodos computacionales permite generar clasificación de coberturas en imágenes satelitales de manera automática, rápida, precisa y económica. Particularmente, los métodos de aprendizaje automático son técnicas computacionales promisorias para la estimación de cambios de cobertura del suelo. En este trabajo se presenta un método de aprendizaje automático basado en redes neuronales convolucionales de arquitectura tipo ConvNet para la clasificación automática de coberturas del suelo a partir de imágenes Landsat 5 TM. La ConvNet fue entrenada a partir de las anotaciones manuales por medio de interpretación visual sobre las imágenes satelitales con las que los expertos generaron el mapa de cobertura del parque nacional el Tuparro, de los Parques Nacionales Naturales de Colombia. El modelo de validación se realizó con datos de los mapas de coberturas del Amazonas colombiano realizado por el Sistema de Información Ambiental de Colombia. Los resultados obtenidos de la diagonal de la matriz de confusión de la exactitud promedio fue de 83.27% en entrenamiento y 91.02% en validación; para la clasificación en parches entre Bosques, áreas con vegetación herbácea y/o arbustiva, áreas abiertas sin o con poca vegetación y aguas continentales.Publicación Sólo datos Clasificación y mapeo automático de coberturas del suelo en imágenes satelitales utilizando Redes Neuronales Convolucionales(Universidad de los Llanos, 2017-07-16) Suárez Londoño, Arnol Sneider; Jiménez López, Andrés Fernando; Castro Franco, Mauricio; Cruz Roa, Angel AlfonsoLa clasificación de cobertura del suelo es importante para estudios de cambio climático y monitoreo de servicios ecosistémicos. Los métodos convencionales de clasificación de coberturas se realizan mediante la interpretación visual de imágenes satelitales, lo cual es costoso, dispendioso e impreciso. Implementar métodos computacionales permite generar clasificación de coberturas en imágenes satelitales de manera automática, rápida, precisa y económica. Particularmente, los métodos de aprendizaje automático son técnicas computacionales promisorias para la estimación de cambios de cobertura del suelo. En este trabajo se presenta un método de aprendizaje automático basado en redes neuronales convolucionales de arquitectura tipo ConvNet para la clasificación automática de coberturas del suelo a partir de imágenes Landsat 5 TM. La ConvNet fue entrenada a partir de las anotaciones manuales por medio de interpretación visual sobre las imágenes satelitales con las que los expertos generaron el mapa de cobertura del parque nacional el Tuparro, de los Parques Nacionales Naturales de Colombia. El modelo de validación se realizó con datos de los mapas de coberturas del Amazonas colombiano realizado por el Sistema de Información Ambiental de Colombia. Los resultados obtenidos de la diagonal de la matriz de confusión de la exactitud promedio fue de 83.27% en entrenamiento y 91.02% en validación; para la clasificación en parches entre Bosques, áreas con vegetación herbácea y/o arbustiva, áreas abiertas sin o con poca vegetación y aguas continentales.Publicación Acceso abierto Desarrollo de un sistema de tratamiento y geo-posicionamiento satelital de imágenes para análisis de cultivos mediante conceptos de agricultura de precisión(Universidad de los Llanos, 2016) Ortiz Rojas, Daniel Camilo; Angarita Acosta, Diego Fernando; Jiménez López, Andrés Fernando; Jiménez López, Andrés FernandoConforme a como se incrementa la población mundial, de la misma forma se incrementa la demanda de alimentos, de forma exponencial. No obstante, el suelo agrícola disponible para la producción es cada día menor en razón a los fenómenos de erosión y a las deficientes prácticas y sistemas de producción que todavía se utilizan. Paradójicamente, Latinoamérica y los países en desarrollo son las porciones de suelo agrícola más grandes que existen en el mundo, pero es donde más deficientes metodologías y sistemas de producción se aplican. La evolución en tendencias del origen de los alimentos y el uso más eficiente y sostenible del suelo se generan en Europa y Estados Unidos, caracterizados por las limitadas extensiones de suelo para uso agrícola. Por otro lado, la evolución de la tecnología en el ámbito agrario ha provocado el surgimiento de la Agricultura de Precisión, en esta se engloban una serie de tecnologías de aplicación en la producción agraria, que tienen como factor común el uso de las TIC en la racionalización de la toma de decisiones y su precisa ejecución. Cualquier tarea que forme parte de las operaciones necesarias para la implementación, desarrollo y explotación de un cultivo es susceptible de ser realizado haciendo uso de alguna de las técnicas que integran la AP [1]. Estos sistemas no solo posibilitan una gestión agronómica más eficaz, sino que además permite aumentar la precisión de las labores y la eficiencia del cultivo, lo que nos sirve para: Tener una memoria más real en campo de la historia de un lote, tener disponible una herramienta para toma de decisiones, conformar un sistema de trazabilidad de cualquier alimento agrícola producido y mejorar la calidad intrínseca de los productos agrícolas. Lo anterior redunda en una gestión de tipo agronómico, medio ambiental y económico para el productor, el consumidor y el planeta. El proyecto busca el uso de toma de imágenes y posterior tratamiento junto con el sistema de información geográfica (SIG) para estimar y evaluar la presencia de posibles plagas, enfermedades y demás problemas, generando mapas geo referenciados de monitoreo con la información recolectada para que se pueda obtener una mejor perspectiva de la evolución día a día del cultivo.Publicación Acceso abierto Diseño e implementación de un sistema de monitoreo de variables climáticas con aplicaciones en agricultura de precisión(Universidad de los Llanos, 2016) Rojas Henao, Alejandro Oswaldo; Doza Chavita, Daniel Andrés; Jiménez López, Andrés Fernando; Jiménez López, Andrés FernandoEn el monitoreo de las variables de campo asociadas a la producción agrícola se deben tener en cuenta las variaciones climáticas del entorno, que permiten definir comportamientos fenológicos en campo, que sustentan el soporte a decisiones en la aplicación de insumos, tales como: agua, herbicidas, plaguicidas, nutrientes y otros insumos. El proyecto busca desarrollar un sistema de monitoreo de variables climáticas en campo, inicialmente mediante la puesta a punto de una estación meteorológica y una red inalámbrica de sensores de humedad de suelo. Se busca lograr una red de censado inteligente, que permita la integración de nuevos sensores y enrutamiento automático de la información entre nodos.Publicación Acceso abierto Diseño e implementación de una aplicación SIG para la supervisión y monitoreo de sensores en el campo de la agricultura de precisión(Universidad de los Llanos, 2016) Reinoso Gutiérrez, Juan Camilo; Herrera Gómez, Alan Fabián; Jiménez López, Andrés FernandoHaciendo uso de un servidor web y un servidor de base de datos se realizó el diseño e implementación de una aplicación web SIG para realizar las tareas de supervisión y monitoreo en tiempo real de sensores ubicados en campo (cultivos). La información de sensores será enviada a través de un módulo de comunicación GPRS, el cual le suministrará la información a la aplicación web SIG por medio del método POST del protocolo HTTP. La información es almacenada y protegida por cuentas de usuario de tal manera que solo el usuario propietario de la información pueda acceder a ella. La aplicación está diseñada con dos tipos de cuentas de usuario, el primer tipo de cuenta de usuario, administrador, tiene todos los privilegios del sitio (adicionar usuarios, eliminar usuarios y cargar archivos). El segundo tipo de cuenta, usuario básico, es la que tiene a disposición todas las características de la aplicación, entre las que están la generación de reportes tipo gráfico y tipo tabla y la visualización en tiempo real de las variables medidas en campo.Publicación Acceso abierto Diseño, implementación y manipulación de una planta física que permita la realización de prácticas remotas de experimentos de mecánica - cinemática en la Universidad de los Llanos(Universidad de los Llanos, 2016) Martínez Díaz, Andrés Felipe; Caro Roa, Jonathan; Jiménez López, Andrés Fernando; Jiménez López, Andrés FernandoEste trabajo presenta el diseño, la implementación y el funcionamiento de una planta física que permita la realización de prácticas remotas de experimentos de mecánica-cinemática. Inicialmente se hace una investigación de proyectos, tesis, artículos científicos, entre otros, que contengan información concerniente al tema de interés para clarificar ideas y poder definir mejor el trabajo a desarrollar. Seguido de esto se realizaron dos bosquejos de prototipos en un software CAD (computer aided design), en uno de estos se realizaron los experimentos de movimiento uniforme, movimiento acelerado, caída libre y en el otro prototipo se realizó el experimento de movimiento parabólico. Luego se hace la construcción de los prototipos y se adecuan los sensores y cámaras para sus respectivos modelos. En software se desarrolló una interfaz gráfica para la elección de los diferentes tipos de experimento con diferentes valores iniciales, la recepción, almacenamiento y graficación de los datos enviados por la planta física. Finalmente se realizan pruebas para corroborar su funcionamiento de donde se obtiene que los montajes cumplen con su función y que estos son capaces de ejecutar varios experimentos sin presentar fallas lo que facilita la enseñanza a estudiantes y por consiguiente hace que el proyecto realizado forme parte de las NTICS. En los apéndices se encuentran algunos de los códigos usados para el uso de los sensores, los motores y los dispositivos de comunicación.Publicación Acceso abierto Implementación de un algoritmo de aprendizaje automático para determinar características de espejos utilizando los patrones de prueba de Ronchi en el taller de óptica de la Unillanos(Universidad de los Llanos, 2017) Zapata Medina, Daniel; Jiménez López, Andrés Fernando; Cruz Roa, Ángel AlfonsoLa prueba de Ronchi es un procedimiento que permite obtener patrones visuales (Ronchigramas), los cuales pueden usarse para determinar características ópticas en la superficie de espejos, como lo son las aberraciones y deformaciones ópticas. En este libro se presenta la implementación de un algoritmo de aprendizaje automático para la clasificación de imágenes de Ronchigramas, utilizando la técnica de extracción y descripción de características locales con el método Scale Invariant Feature Transform (SIFT), una bolsa de palabras visuales (BOVWs) para representación de imágenes y el entrenamiento del algoritmo de árboles de decisión (Random ForestRF) en el esquema de clasificación con un rendimiento alcanzado de 0; 88 en términos de la medida de precisión media. Se realizó la selección de este algoritmo porque arrojó mejores resultados al ser comparado con el rendimiento del algoritmo de una Máquina de Vectores de Soporte (Support Vector Machine-SVM) que fue entrenado y evaluado con el mismo conjunto de datos y alcanzó un rendimiento de clasificación de 0; 74 en la medida de precisión media. El algoritmo es implementado en el Módulo de análisis de Ronchigramas (MARC), en la herramienta de Software ANGMAR - Image Processing V1.0, que compone el Sistema Asistido por Computador de la Prueba de Ronchi en el taaller de óptica de la Universidad de los Llanos (SAPRULL)Publicación Acceso abierto Sensores de humedad del suelo tipo sonda con sistema de monitoreo para aplicaciones en agricultura de precisión(Universidad de los Llanos, 2016) Betancourth Castro, Landneyker; Jiménez López, Andrés Fernando; Jiménez López, Andrés Fernando; Jiménez López, Andrés FernandoLa medida de los sensores de humedad de suelo en cultivos agrícolas es fundamental para los sistemas de irrigación, debido a que permiten definir la cantidad de agua que se está introduciendo al suelo y además evitar su desperdicio. En este documento se dan a conocer los resultados del desarrollo de un sistema de sensado de humedad de suelo para varias profundidades, que permite definir cantidad de agua disponible en el suelo y el momento en que el suministro debe terminar; debido a que las condiciones establecen que el agua se está perdiendo por infiltración. Es un dispositivo de gran utilidad en el manejo del recurso hídrico de cultivos agrícolas y que se compone de: un sistema de sensado, un sistema de visualización en campo, un módulo de procesamiento mediante un dispositivo embebido, un sistema de alimentación por energía solar y un módulo de transmisión de información vía GPRS (mensajería de texto) a un servidor. Los datos recibidos son visualizados mediante tablas de datos y gráficos en un dispositivo móvil.
