Sistema de ayuda a la decisión basado en ontologías para el diagnóstico y prevención de las enfermedades en cultivos

  1. Lagos Ortiz, Katty Alicia
Dirigida por:
  1. Rafael Valencia García Director/a

Universidad de defensa: Universidad de Murcia

Fecha de defensa: 20 de mayo de 2020

Tribunal:
  1. Carlos Alberto Cruz Corona Presidente/a
  2. Francisco García Sánchez Secretario/a
  3. Dagoberto Castellanos Nieves Vocal

Tipo: Tesis

Resumen

OBJETIVOS DE LA TESIS: Desarrollar una plataforma inteligente colaborativa para la toma de decisiones y recomendaciones en agricultura y para conseguirlo se han definido las siguientes tareas específicas: -" Diseño de un modelo ontológico para la representación del conocimiento del dominio de la agricultura. -" Creación de un sistema para la monitorización del estado de las plantaciones y cultivos a través de información que el usuario proporcionará mediante la interfaz web. -" Diseño de un sistema para la recomendación específica al usuario basado en tecnologías del conocimiento. -" Creación de una plataforma integral para la ayuda a la decisión y recomendación en agricultura. METODOLOGÍA: La metodología utilizada en esta propuesta permite que la aplicación ofrezca un entorno estable, amigable y eficaz. Pretende crear una plataforma que facilite al usuario la toma de decisiones en función de las afecciones de sus cultivos, así como establecer recomendaciones de control y cuidados. Para ello el sistema consta de un conjunto de módulos bien organizados que permiten conseguir los objetivos propuestos. La metodología utilizada se compone de 4 fases: -" Estudio del estado del arte: Análisis de los conceptos y elementos de una web semántica, definiciones generales de ontologías, lenguajes y herramientas para la creación de las ontologías. -"Estudio de ontologías existentes en el área agrícola, así también un análisis de los sistemas de ayuda a la toma de decisiones en el dominio de la agricultura". -" Diseño y desarrollo del sistema propuesto basado en ontologías: Diseño de la ontología, basado en el conocimiento y dominio de los expertos para definir reglas y recomendaciones que engloba los cultivos, las enfermedades, plagas y malezas que los afectan. Posteriormente se desarrolló el sistema de ayuda a la decisión basado en ontologías para el diagnóstico y prevención de enfermedades en cultivos". -" Validación de la propuesta: con la ayuda de agricultores y expertos en el dominio de la agricultura, se procedió a realizar pruebas constantes, en función de las enfermedades, plagas y malezas que afectan a los cultivos. Realizando la validación con diferentes afecciones que presentan las plantas. Así también se aplicó una encuesta a los agricultores para conocer el nivel de satisfacción y usabilidad de la aplicación presentada" . CONCLUSIONES: El presente trabajo de tesis doctoral describe una propuesta de un sistema de ayuda a la decisión basado en ontologías en el dominio de la agricultura, específicamente en el control y prevención de las enfermedades en cultivos, y resulta novedoso y aplicable ya que se enfoca en los cultivos de la región Costa del Ecuador. Además utiliza ontologías y tecnologías semánticas que hace de este proyecto un sistema inteligente. El sistema presenta como características básicas que es un sistema de fácil uso para los agricultores, concreto, fiable y recomendable, ya que para la creación de la ontología que es la base del conocimiento se ha basado en el dominio de los expertos en el área de la agricultura. Por lo expuesto, la plataforma propuesta presenta soluciones efectivas para el control, diagnóstico y prevención en el dominio de las afecciones de los cultivos. Es necesario mencionar las principales aportaciones de esta tesis: -" Desarrollo de un modelo ontológico para la representación del conocimiento del dominio de la agricultura". -" Creación de un sistema web para la monitorización del estado de las plantaciones y cultivos". -" Diseño de un sistema para la recomendación específica al usuario basado en tecnologías del conocimiento". -" Creación de una plataforma integral para la ayuda a la decisión y recomendación en agricultura".