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    Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:http://uvadoc.uva.es/handle/10324/39419

    Título
    Applications of artificial neural networks in three agro-environmental systems: microalgae production, nutritional characterization of soils and meteorological variables management
    Autor
    Franco Ortellado, Blas ManuelAutoridad UVA
    Director o Tutor
    Navas Gracia, Luis ManuelAutoridad UVA
    Hernández Callejo, LuisAutoridad UVA
    Editor
    Universidad de Valladolid. Escuela Técnica Superior de Ingenierías AgrariasAutoridad UVA
    Año del Documento
    2019
    Titulación
    Doctorado en Ciencia e Ingeniería Agroalimentaria y de Biosistemas
    Abstract
    La agricultura es una actividad esencial para los humanos, es altamente dependiente de las condiciones meteorológicas y foco de investigación e innovación con el objetivo de enfrentar diversos desafíos. El cambio climático, calentamiento global y la degradación de los ecosistemas agrícolas son sólo algunos de los problemas que los humanos enfrentamos para continuar con la esencial producción de alimentos. Buscando la innovación en el sector agrícola, se consideraron tres tópicos principales de investigación para esta tesis; la producción de microalgas, el color del suelo y la fertilidad, y la adquisición de datos meteorológicos. Estos temas tienen roles cada vez más importantes en la agricultura, especialmente bajo la incertidumbre del futuro de la producción de alimentos. Las microalgas son una interesante alternativa para la fertilización de cultivos y la sostenibilidad del suelo; mientras que los parámetros de fertilidad del suelo necesitan ser más estudiados para desarrollar métodos de análisis de menor costo y más rápidos para ayudar al manejo. La agricultura, como actividad altamente dependiente del clima, necesita de datos meteorológicos para anticipar eventos, planificar y manejar los cultivos eficientemente. Estos temas se seleccionaron con el propósito de mejorar el estado actual de la técnica, proponer nuevas alternativas basadas, principalmente, en la aplicación de redes neuronales artificiales (ANN) como una manera novedosa de resolver los problemas y generar conocimiento de aplicación directa en sistemas de cultivos. El objetivo principal de esta tesis fue generar modelos de ANNs capaces de abordar problemas relacionados con la agricultura, como una alternativa a los métodos tradicionales y más costosos empleados en el manejo, análisis y adquisición de datos en los sistemas agrarios.
    Materias (normalizadas)
    Microalgas-Cultivo
    Suelos
    Datos meteorológicos
    Materias Unesco
    5102.01 Agricultura
    3103.05 Técnicas de Cultivo
    Departamento
    Departamento de Ingeniería Agrícola y Forestal
    DOI
    10.35376/10324/39419
    Idioma
    eng
    URI
    http://uvadoc.uva.es/handle/10324/39419
    Tipo de versión
    info:eu-repo/semantics/publishedVersion
    Derechos
    openAccess
    Collections
    • Tesis doctorales UVa [2401]
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    Files in this item
    Nombre:
    Tesis1633-191122.pdf
    Tamaño:
    3.446Mb
    Formato:
    Adobe PDF
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