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dc.contributor.advisorMedina Espinoza, Wenceslao Teddyes_PE
dc.contributor.authorGuerra Lima, Saire Roenfies_PE
dc.date.accessioned2024-07-18T19:33:08Z
dc.date.available2024-07-18T19:33:08Z
dc.date.issued2024-01-29
dc.identifier.urihttps://repositorio.unap.edu.pe/handle/20.500.14082/22486
dc.description.abstractLos bosques secos del norte peruano tienden a deforestarse, por lo que se requiere implementar estrategias para la gestión de especies protegidas como el algarrobo, basados en la identificación y selección de productores de semillas de calidad que lo proporcionan los algarrobos plus. El objetivo de esta investigación fue evaluar el efecto de las estructuras de redes neuronales convolucionales para discriminar árboles plus de algarrobo en la zona norte del Perú como estrategia para enfrentar la deforestación y la desertificación. Se evaluaron 624 algarrobos ubicados en localidades de Tumbes, Piura y Lambayeque; mediante análisis de imágenes obtenidas con dron y comparadas con sus características morfológicas que fueron proporcionadas por el Servicio Forestal Nacional del Perú (SERFOR) que aseguraron sus caracteres plus y no plus para este estudio, luego de la corrección y segmentación de las imágenes, los datos se alimentaron al Matlab 2019a para ser analizados con redes convolucionales conocidas como AlexNet, DenseNet, MobileNet y GoogleNet, así como una arquitectura nueva, denominada AlgarroboNet. Las redes convolucionales lograron una clasificación exitosa de los árboles, destacándose AlexNet como el modelo más preciso y estable, con una precisión F-measure de 0,96, seguido de DenseNet y MobileNet (0,95 para ambos), GoogleNet (0,94) y finalmente AlgarroboNet (0,87). A pesar del menor rendimiento de AlgarroboNet, se puede concluir que esta propuesta al incrementar su entrenamiento, por contener menor número de capas y cantidad de parámetros, es eficiente para la selección masiva y caracterización de árboles de algarrobo plus para implementarlo en programas de reforestación.es_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional del Altiplano. Repositorio Institucional - UNAPes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.eses_PE
dc.subjectAlgarroboes_PE
dc.subjectAprendizaje profundoes_PE
dc.subjectDeforestaciónes_PE
dc.subjectDesertificaciónes_PE
dc.subjectRedes neuronales convolucionaleses_PE
dc.titleEvaluación del efecto de las estructuras de redes neuronales convolucionales en la discriminación de árboles plus de algarrobo en la zona norte del Perú como estrategia para enfrentar la deforestación y la desertificaciónes_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesises_PE
thesis.degree.nameDoctor en Ciencia, Tecnología y Medio Ambientees_PE
thesis.degree.disciplineCiencia, Tecnología y Medio Ambientees_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional del Altiplano. Escuela de Posgradoes_PE
thesis.degree.levelDoctoradoes_PE
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersiones_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.00es_PE
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-4064-2652es_PE
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/nivel#doctores_PE
renati.discipline521038es_PE
renati.jurorAtencio Limachi, Sabinoes_PE
renati.jurorDonaires Flores, Teofiloes_PE
renati.jurorBelizario Quispe, Germanes_PE
renati.author.dni01333218
renati.advisor.dni01334134


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