Desarrollo de aplicaciones de cloud computing para procesamiento de datos en agricultura de precisión
Actualmente, existen una gran variedad de dispositivos electrónicos conectados a Internet que permiten recolectar datos para mejorar el crecimiento y calidad de los cultivos. Estos pueden ser desde simples sensores inalámbricos de campo y estaciones meteorológicas hasta drones con cámaras multiespec...
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| Publicado: |
2019
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| Acceso en línea: | https://bdigital.uncu.edu.ar/fichas.php?idobjeto=14464 |
| Sumario: | Actualmente, existen una gran variedad de dispositivos electrónicos conectados a Internet que permiten recolectar datos para mejorar el crecimiento y calidad de los cultivos. Estos pueden ser desde simples sensores inalámbricos de campo y estaciones meteorológicas hasta drones con cámaras multiespectrales, radares meteorológicos y satélites. Dichos dispositivos pueden generar grandes volúmenes de datos, los cuales deben ser almacenados y luego procesados para extraer información de vital importancia para realizar la toma de decisiones en el campo y mejorar la calidad y cantidad de los cultivos. Cloud Computing es la tecnología informática que permite almacenar y procesar grandes volúmenes de datos más adecuada para brindar soluciones al entorno dinámico del campo. Esta tecnología brinda al usuario recursos computacionales de altas prestaciones, los cuales están disponibles las 24 horas del día, los 365 días del año. Algunas de las aplicaciones de agricultura que pueden ser ejecutadas en el Cloud son el procesamiento de imágenes para obtener el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) y los pronósticos meteorológicos realizados con modelos meteorológicos de circulación general como el Weather Research and Forecasting Model (WRF). Ambas aplicaciones son muy utilizadas por los especialistas para garantizar la calidad de los cultivos. Si bien algunas de estas aplicaciones ya han sido ejecutadas en el Cloud, aún quedan algunos aspectos a resolver. Entre otros, se puede mencionar la necesidad de migrar de forma eficiente modelos como WRF a Cloud, desarrollar scripts de obtención de NDVI para ejecutar en Cloud Computing y determinar cuáles son los servicios Cloud ideales para ejecutar las aplicaciones mediante el uso de modelos decisionales basados en costos.En este proyecto se propone el desarrollo de una serie de aplicaciones para agricultura de precisión que puedan ser ejecutadas en Cloud Computing de manera eficiente disminuyendo los costos y tiempos de ejecución. |
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