Agricultura Inteligente Para El Monitoreo Y Diagnóstico Del Cultivo De Maíz (Zea Mays)

La Demanda De Alimentos De Una Población En Aumento Plantea Desafíos Para Los Gobiernos En Términos De Soberanía Y Seguridad Alimentaria; Sin Embargo, Desde El Punto De Vista De Los Productores Los Desafíos Están Relacionados Con La Baja Competitividad De La Región, Los Altos Costos De Producción Y La Baja Productividad, Como Consecuencia De Un Manejo Poco Eficiente De Los Cultivos Y La Limitada Incorporación De Tecnologías En Los Procesos De Producción. Las Nuevas Tecnologías De La Información Y La Comunicación (Tic) Hacen Posible Procesos, Mejorando La Gestión Y La Toma De Decisiones. Las Tics Más Relevantes Para El Estudio De Sistemas Agrícolas Están Las Técnicas De Teledetección Y Deep Learning Utilizadas En El Análisis De Imágenes De Satélite, Drones Y Fotografías Aéreas Para El Diagnóstico Del Estado De Los Cultivos Ya Que Proporcionan Una Estimación Rápida Del Estado Nutricional De Los Cultivos A Una Alta Resolución Espacial En Vastas Áreas. La Presente Propuesta Propone Realizar Una Investigación Científica Descriptiva Y Desarrollo Tecnológico De Una Plataforma Web Para El Diagnóstico Del Estado Del Cultivo De Maíz Aplicando Técnicas De Teledetección (Td) Y De Deep Learning (Dl) En Las Provincias De Manabí, Guayas Y Azuay Para Una Agricultura Moderna Y Sustentable, Mediante La Ejecución De Tres Componentes: I. Caracterización De Variables Agronómicas Y Productivas En Parcelas Experimentales Y Parcelas De Producción; Ii. Modelos De Clasificación De Imágenes Multiespectrales Con Técnicas De Td Y Dl; Y Iii. Plataforma Web Con Funcionalidad Para Visualizar, Consultar Y Descargar La Geoinformación Generada En El Proyecto.