Resumen

La e-agricultura es la integración de tecnología y mecanismos digitales en los procesos agrícolas para obtener una producción más eficiente. Este estudio proporcionó un sistema móvil con aprendizaje automático para la optimización de tierras de cultivo, utilizando diversos datos como la ubicación, tipo de cultivo, tipo de suelo, pH del suelo y espaciado. Se emplearon el algoritmo de bosque aleatorio y BigML para analizar y clasificar conjuntos de datos que contenían características de cultivos, generando subclases basadas en parámetros aleatorios de características de cultivos. Posteriormente, las subclases se agruparon en tres clases principales para emparejar los cultivos usando datos de cultivos compañeros. El estudio concluyó que este enfoque ayudó en la toma de decisiones y también asistió en el diseño de una aplicación móvil utilizando Appery.io. Esta Appery.io luego tomó algunos parámetros de entrada del usuario, ofreciendo así diversas configuraciones de optimización. También se dedujo que el sistema permitió a los usuarios optimizar la información cuando se implementaba

• Materias:Cardiopatía Bacterias Métodos moleculares Plagas Variación genética
• Subjects:Cardiopathy Bacteria Molecular methods Pests Genetic variation
• Palabras claves:E-agricultura; Tecnología; Mecanismos digitales; Aprendizaje automático; Optimización de tierras agrícolas; Sistema móvil
• Keywords:E-agriculture; Technology; Digital mechanisms; Machine learning; Farmland optimization; Mobile system