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dc.contributor.advisorGarcía, Víctor Julio-
dc.contributor.authorErazo López, Estéfany Alejandra-
dc.date.accessioned2019-06-28T21:52:26Z-
dc.date.available2019-06-28T21:52:26Z-
dc.date.issued2019-06-28-
dc.identifier.citationErazo López, Estéfany Alejandra (2019). Uso de Algoritmo de Inteligencia Artificial para Desarrollar una Metodología para Medir la Textura de los Suelos. Proyecto de Investigación para la obtención del Titulo de Ingeniera Ambiental. Unach. Riobambaes_ES
dc.identifier.urihttp://dspace.unach.edu.ec/handle/51000/5710-
dc.descriptionThis research is intended a methodology to determine soil texture using the spectrum of diffuse reflectance through the use of the artificial intelligence algorithm. RadiometerFieldSPec 4 was used with the purpose of registering the diffuse reflectance spectrum, the statistical modeler and the McNemar test and then selecting the algorithm with the best performance. It generated 5 algorithms (decision trees) that have a less number of nodes, from these were formed 10 pairs of trees to choose the tree with the lowest percentage of error. The tree A1 presented a better performance with a general precision of 87.50 %, the tree A1 was obtained from segmenting the spectrum of diffuse reflectance in a width of 10 nm, with this, the variables of importance were identified. The observables O 25, O 27, O 24, O 26 and O 29 are in a range of 590 - 640 nm by the presence silt while O 65, O 145 and O 149 are between 990 - 1840 nm for the content of sand and O 177 and O 180 are between 2110 - 2150 nm by the presence clay. Through the confusion matrix for the test stage of the tree A1 was achieved a precision of 89.00 %, a sensitivity of 92.00 %, specificity of 71.00 % and an incorrect classification rate of 11.00 %. The methodology used to measure the texture of the soil with the use of the artificial intelligence algorithm the error is 13.60 % while with the traditional technique of 33.33 %, achieving thus obtain a less uncertainty and a percentage of error.es_ES
dc.description.abstractEsta investigación tiene como objetivo desarrollar una metodología para determinar la textura del suelo empleando el espectro de reflectancia difusa a través del uso del algoritmo de inteligencia artificial. Se utilizó el RadiometerFieldSPec 4 con el propósito de registrar el espectro de reflectancia difusa, el modelador estadístico y el Test de McNemar para posteriormente seleccionar el algoritmo con el mejor desempeño. Se generó 5 algoritmos (árboles de decisión) que tengan un menor número de nodos, a partir de estos se formaron 10 pares de árboles para elegir el árbol con menor porcentaje de error. El árbol A1 presentó un mejor desempeño con una precisión general de 87.50 %, el árbol A1 se obtuvo de segmentar el espectro de reflectancia difusa en un ancho de 10 nm, con esto se identificaron las variables de importancia. Los observables O 25, O 27, O 24, O 26 y O 29 están en un rango de 590 - 640 nm por la presencia de limo mientras que O 65, O 145 y O 149 están entre 990 – 1840 nm por el contenido de arena y O 177 y O 180 están entre 2110 – 2150 nm por la presencia de arcilla.Mediante la matriz de confusión para la etapa de prueba del árbol A1 se logró una precisión de 89.00 %, una sensibilidad de 92.00 %, especificidad de 71.00 % y una tasa de clasificación de incorrectas de 11.00 %. La metodología empleada para medir la textura del suelo con el uso del algoritmo de inteligencia artificial el error es de 13.60 % mientras que con la técnica tradicional de 33.33 %, logrando así obtener una menor incertidumbre y un porcentaje de error.es_ES
dc.description.sponsorshipUNACH, Sede Ecuadores_ES
dc.format.extent58p.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad Nacional de Chimborazo, 2019es_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/es_ES
dc.subjectALGORITMOes_ES
dc.subjectINTELIGENCIA ARTIFICIALes_ES
dc.subjectREFLECTANCIA DIFUSAes_ES
dc.titleUso de Algoritmo de Inteligencia Artificial para Desarrollar una Metodología para Medir la Textura de los Sueloses_ES
dc.typebachelorThesises_ES
Aparece en las colecciones: Tesis - Ingeniería Ambiental

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