| dc.creator |
Caballero Beltrán, Daniel Antonio |
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| dc.creator |
Caballero Beltrán, Daniel Antonio |
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| dc.date |
2017-12-26 |
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| dc.date |
2017-12-26 |
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| dc.date.accessioned |
2020-01-10T00:00:47Z |
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| dc.date.available |
2020-01-10T00:00:47Z |
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| dc.identifier |
http://revistas.unasam.edu.pe/index.php/Aporte_Santiaguino/article/view/172 |
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| dc.identifier |
10.32911/as.2017.v10.n2.172 |
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| dc.identifier |
https://doi.org/10.32911/as.2017.v10.n2.172 |
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| dc.identifier |
http://repositorio.unasam.edu.pe/handle/UNASAM/3710 |
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| dc.identifier.uri |
http://repositorio.unasam.edu.pe/handle/UNASAM/3710 |
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| dc.identifier.uri |
http://revistas.unasam.edu.pe/index.php/Aporte_Santiaguino/article/view/172 |
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| dc.description |
El uso de tecnologías en agricultura se ha estado desarrollando intensamente. Por lo cual el uso de drones ya es actualmente aplicado. La agricultura de precisión es una herramienta necesaria hoy en día para poder ser eficiente y eficaz. Este estudio se realizó en la empresa American Color Inc. que está ubicada en el estado de Virginia – Estados Unidos. El objetivo es controlar el riego que este cultivo (Chrisante Mum) tiene; son 4.2 acres de área de cultivo y la técnica de riego utilizado es por goteo. Usando un Dron Phantom 3 DJI con cámara infrarroja Sentera (Single) identificamos posibles problemas y los corregimos. Mediante la aplicación del índice de vegetación NDVI y el software AgVault identificamos que sectores del cultivo necesitan más riego y otros solo control, este proceso interactúa con el campo y gabinete. El resultado es una colección de imágenes que al momento de interpretarlas y examinarlas podemos notar problemas y efectuar su remediación. En conclusión, se observa que el ahorro de aguay el control de enfermedades y/o plagas son problema; esto beneficia al ambiente por ser eficientes en los usos de químicos, también económicamente gracias al ahorro de agua y químicos. |
es-ES |
| dc.format |
application/pdf |
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| dc.format |
application/pdf |
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| dc.language |
spa |
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| dc.language |
spa |
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| dc.publisher |
Universidad Nacional Santiago Antúnez de Mayolo |
es-ES |
| dc.relation |
http://revistas.unasam.edu.pe/index.php/Aporte_Santiaguino/article/view/172/565 |
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| dc.relation |
/*ref*/DJI, 2016. Quick start guide for Phantom 3 advanced. DJI documents and manuals < https://dl.djicdn.com/downloads/phantom_3/20170706/Phantom+3+Professional+Release+Notes_.pdf> [Consulta: 25-07-2017]. |
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| dc.relation |
/*ref*/Mahajan, Ujjwal y Raj, Bharat. 2017. Drones for Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), to estimate Crop Health for Precision Agriculture: A Cheaper Alternative for Spatial Satellite Sensors. International Conference on Innovative Research in Agriculture, Food Science, Forestry, Horticulture, Aquaculture, Animal Sciences, Biodiversity, Ecological Sciences and Climate Change (AFHABEC-2016), At Jawaharlal Nehru University. |
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| dc.relation |
/*ref*/Sentera, 2017. Getting started and your first flight. Sentera movile guide <https://sentera.freshdesk.com/support/solutions/articles/19000055143-2-getting-started-with-your-first-import> [Consulta: 17-07-2017]. |
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| dc.relation |
/*ref*/Taipale, Eric. 2017. NDVI and your farm: Understanding NDVI for plant health insights. <https://sentera.com/what-is-ndvi-infographic/> [Consulta: 20-07-2107]. |
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| dc.relation |
/*ref*/William John. et al. 2017. «Determination of green leaves density using normalized difference vegetation index via image processing of in-field drone – captured image». Journal of telecomunucation electronic and computer engineering. Vol. 9. 2-6 |
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10.32911/as.2017.v10.n2.172.g565 |
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| dc.source |
2616-9541 |
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| dc.source |
2070-836X |
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| dc.source |
Aporte Santiaguino; Vol. 10, Núm. 2 (2017): Julio-Diciembre; pág. 305-314 |
es-ES |
| dc.title |
Aplicación de imágenes NDVI para el control de riego y enfermedad en cultivos Agrícolas mediante el uso de aeronaves no tripuladas (UAV) y el software AgVault |
es-ES |
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info:eu-repo/semantics/article |
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| dc.type |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
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