Simopalma: Sistema de monitoreo de la salud de individuos de palma de aceite (elaeis guineensis)
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2023-11-15
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Descripción
En Colombia, la industria de la palma de aceite enfrenta desafíos debido a su extensión geográfica en 161 municipios y la participación de agricultores de pequeña escala. La falta de monitoreo adecuado aumenta la vulnerabilidad a plagas y condiciones adversas, generando pérdidas económicas. La propuesta de SIMOPALMA utiliza aprendizaje profundo y análisis de imágenes satelitales para ofrecer una solución integral. Implementa modelos de CNN en ArcGIS Enterprise, permitiendo la identificación automatizada y análisis de salud de las palmas de aceite. El proyecto, dividido en fases de especificación de requerimientos, diseño, implementación y validación, destaca la eficiencia y escalabilidad de SIMOPALMA para la gestión de cultivos, brindando una perspectiva objetiva y beneficiosa para prácticas agrícolas sostenibles.
Resumen
In Colombia, the oil palm industry faces challenges due to its geographical extension in 161 municipalities and the participation of small-scale farmers. The lack of adequate monitoring increases vulnerability to pests and adverse conditions, generating economic losses. SIMOPALMA's proposal uses deep learning and satellite image analysis to offer a comprehensive solution. It implements CNN models in ArcGIS Enterprise, enabling automated identification and health analysis of oil palms. The project, divided into requirements specification, design, implementation and validation phases, highlights the efficiency and scalability of SIMOPALMA for crop management, providing an objective and beneficial perspective for sustainable agricultural practices.
Palabras clave
Palma de aceite, Aprendizaje profundo, Monitoreo, ArcGIS Enterprise