Sistema embebido para clasificación de nutrientes de suelo agrícola mediante red neuronal

 

Sistema embebido para clasificación de nutrientes de suelo agrícola mediante red neuronal

Armando Raúl Maturino-Barraza¹, Josué Ortiz-Medina², Rubén Guerrero-Rivera² y José Antonio Martínez-Rivera²

 

Tecnológico Nacional de México. Instituto Tecnológico de Durango. Maestría en Ingeniería. Avenida Felipe Pescador 1830 Oriente Colonia Nueva Vizcaya. C.P. 34080. Durango, Durango. México ¹Alumno. ²Docente

Autor de correspondencia: jamartinez@itdurango.edu.mx (José Antonio Martínez-Rivera)

 

RESUMEN

 

En el presente artículo de investigación se detalla el diseño e implementación de una red neuronal en un sistema embebido de gama media para la clasificación de nutrientes de suelo agrícola, se rediseñó un espectrofotómetro para la determinación de la respuesta espectral de muestras de suelo agrícola. La caracterización del sensor se realizó mediante la herramienta webplotdigitizer de acuerdo con la información obtenida de la hoja de datos del fabricante, determinando la gráfica que relaciona la longitud de onda con la salida normalizada del sensor. Se construyó un dataset con la información de la respuesta espectral ingresándola en la plataforma Edge Impulse con la cual se realizó el entrenamiento de una red neuronal con 600 épocas y una tasa de aprendizaje del 0.001 obteniendo un porcentaje de precisión de 83.3%, y una función de pérdida de 0.38 validando la identificación y clasificación de los diferentes tipos de suelo analizados.

 

Palabras clave: aprendizaje automático/espectrografía/muestras de suelo/red neuronal/sistemas embebidos

 

Para citar:

 

Maturino-Barraza, A.R., Ortiz-Medina, J., Guerrero-Rivera, R. y Martínez-Rivera, J.A. (2023). Sistema embebido para clasificación de nutrientes de suelo agrícola mediante red neuronal. Revista el Centro de Graduados e Investigación. Instituto Tecnológico de Mérida, 38(101),118-124