Repository logo
  • English
  • Català
  • Čeština
  • Deutsch
  • Español
  • Français
  • Gàidhlig
  • Italiano
  • Latviešu
  • Magyar
  • Nederlands
  • Polski
  • Português
  • Português do Brasil
  • Srpski (lat)
  • Suomi
  • Svenska
  • Türkçe
  • Tiếng Việt
  • Қазақ
  • বাংলা
  • हिंदी
  • Ελληνικά
  • Српски
  • Yкраї́нська
  • Log In
    New user? Click here to register. Have you forgotten your password?
Repository logo
  • Communities & Collections
  • All of DSpace
  • English
  • Català
  • Čeština
  • Deutsch
  • Español
  • Français
  • Gàidhlig
  • Italiano
  • Latviešu
  • Magyar
  • Nederlands
  • Polski
  • Português
  • Português do Brasil
  • Srpski (lat)
  • Suomi
  • Svenska
  • Türkçe
  • Tiếng Việt
  • Қазақ
  • বাংলা
  • हिंदी
  • Ελληνικά
  • Српски
  • Yкраї́нська
  • Log In
    New user? Click here to register. Have you forgotten your password?
  1. Home
  2. Browse by Author

Browsing by Author "Oscco Ccuiro, Smit"

Now showing 1 - 1 of 1
Results Per Page
Sort Options
  • Loading...
    Thumbnail Image
    Item
    Modelo de Redes Neuronales Convolucionales para detectar enfermedades en las hojas del cultivo de Quinua (Chenopodium quinoa) en el Centro Agronómico K’ayra, San Jerónimo, Cusco 2023
    (Universidad Nacional Micaela Bastidas de Apurímac, 2025-09-19) Oscco Ccuiro, Smit; Huashuayo Miranda, Elias; Aquino Cruz, Mario
    En el mundo, las enfermedades de los cultivos son la principal causa de reducción en la calidad de la producción.Estas enfermedades afectan los cultivos de quinua y cada año se producen grandes pérdidas económicas .Es fundamental identificar estas enfermedades en una etapa temprana para aumentar la producción .La inspección visual es el método más común para identificar enfermedades, estos errores son comunes a través de la inspección visual .El tiempo es un factor clave en la detección de enfermedades y requiere experiencia .Este estudio muestra cómo se puede utilizar el reconocimiento de imágenes para la detección de enfermedades .Este trabajo consistió en recolectar un conjunto de datos de imágenes para mancha foliar 1,120 imágenes, para mancha bacteriana 850 imágenes, para mildiu velloso 896 imágenes y 1,090 imágenes sanas para un total de 3,956 imágenes de hojas de quinua del centro agronómico K'ayra en el sector de Leticia, San Jerónimo, Cusco, Perú, de las cuales el 70% fueron consideradas para entrenamiento, el 20% para validación y el 10% para pruebas .El modelo propuesto funcionó correctamente con una precisión del 89,498%, lo cual permitirá a los agricultores de la quinua detectar tempranamente las enfermedades, esperando que conduzca a un aumento de la producción de la quinua en todo el mundo.
ALICIADHIRA SPACEGoogle ScholarLA ReferenciaOpen AccessOpenDOARROARMAP
UNAMBA Logo

Bienvenidos al Repositorio Institucional, espacio dedicado a difundir y preservar la producción científica y académica de la Universidad, promoviendo el acceso abierto a sus contenidos para fortalecer la visibilidad e impacto del conocimiento generado por nuestra comunidad universitaria.

Ubicanos

Av. Garcilazo de la Vega S/N Tamburco - Abancay - Apurímac
Email: repositorio@unamba.edu.pe
Horario: Lunes - Viernes 7:30 a 15:30 h

Accesos rápidos

Reglamento de repositorioFormatos y otrosPolíticasManualesHoja de autorización

Software DSpace copyright © 2002-2026 LYRASIS
Configuración de cookies|Política de privacidad|Acuerdo de usuario final|Enviar Sugerencias