UNIVERSIDAD LAICA “ELOY ALFARO” DE MANABÍ FACULTAD DE CIENCIAS INFORMÁTICAS GRUPO: Joza Holguin Diego Alejandro Villamarin Cevallos María Fernanda ASIGNATURA: Sistemas Expertos I NIVEL/PARALELO: 5to “A” DOCENTE: Ing. Hiraida Santana TEMA: Sistema Experto como Sistema de Soporte de Decisión para la Gestión del Riesgo Agroclimático FECHA: 08/05/2019 TRABAJO AUTÓNOMO: Ensayo 1. INDICE INTRODUCCIÓN .................................................................................................................. 1 2. OBJETIVOS ........................................................................................................................... 2 General: ....................................................................................................................................... 2 Específicos: ................................................................................................................................. 2 3. Desarrollo ................................................................................................................................ 3 4. CONCLUSIONES .................................................................................................................. 5 5. BIBLIOGRAFÍA Y WEBGRAFÍA ........................................................................................ 6 1. INTRODUCCIÓN En el presente ensayo daremos a conocer acerca tres Sistemas Expertos; el primero se dió en la Semana Geomática Internacional 2017: “Sistema Experto – Mapa como Sistema de Soporte de Decisión para la Gestión del Riesgo Agroclimático”, para la toma de decisiones encaminadas a mejorar la adaptación de los sistemas de cultivo al cambio climático y la variabilidad climática se desarrolló una plataforma web denominada SE-MAPA. El segundo diseñado por Raisa Gómez-Rodríguez, Rolando Rodríguez-Cruz, Miguel Echevarria-Pinedo se titula “Sistema experto para la detención y control de plagas en sembríos de tara”, es un sistema experto diseñado con el fin de proporcionar consejos a los agricultores sobre las diferentes plagas que atacan a los cultivos de Tara. El tercer sistema denominado “Normalized Difference Vegetation Index” o mayor conocido como NDVI es un índice de vegetación que se utiliza para estimar la cantidad, calidad y desarrollo de la vegetación con base a la medición de la intensidad de la radiación de ciertas bandas del espectro electromagnético que la vegetación emite o refleja. Para el cálculo de los índices de vegetación es necesaria la información que se encuentra en las bandas roja e infrarroja de ese espectro electromagnético. 2. OBJETIVOS General: • Adquisición de conocimientos en el estudio de los Sistemas Expertos. Específicos: • Conocer el campo o área en el que contribuyen los Sistemas Expertos investigados. • Conocer los tipos de software y hardware que emplearon en la creación del Sistema Experto. 3. Desarrollo “Sistema Experto – Mapa como Sistema de Soporte de Decisión para la Gestión del Riesgo Agroclimático” El sistema se construyó y organizó para la gestión del riesgo agroclimático a diferentes escalas. La primera escala a nivel de departamento presenta el concomimiento general del entorno climático y biofísico, que incluye información de la caracterización de las amenazas climáticas y de la susceptibilidad territorial a eventos climáticos extremos como excesos y déficit hídricos. Luego se escala al municipio, en la que se identifican las zonas de aptitud agroclimática para un sistema de cultivo particular bajo eventos de variabilidad climática, identificando áreas de baja exposición espacial y temporal a los eventos climáticos extremos denominados “Nichos productivos de bajo riesgo agroclimático”. Y finalmente una escala local enfocada a la estructuración de un sistema de alertas agroclimáticas, que para los casos pilotos incluidos en la herramienta, proporciona la condición probable de humedad de la zona a partir de una predicción climática, que se relaciona con los posibles efectos sobre el cultivo y un conjunto de opciones tecnológicas que hacen posible este sistema, como los sensores de temperatura y húmedad. “Sistema experto para la detención y control de plagas en sembríos de tara” SKADEDJUR es un sistema experto diseñado con el fin de proporcionar consejos a los agricultores sobre las diferentes plagas que atacan a los cultivos de Tara. Las tareas implicadas en el cultivo de la Tara, que acotan el contexto de SKADEDJUR son: el diagnóstico de plagas y su tratamiento. El diagnóstico de plagas se realiza a partir de los síntomas observados. En función de la plaga diagnosticada y de su grado de levedad, se dictamina un plan de tratamiento para la planta infectada. Un plan de tratamiento debe especificar un conjunto de recursos necesarios, un método de aplicación, un tiempo de aplicación y otros consejos adicionales. En principio pensamos modelar los “recursos necesarios” “métodos y tiempos de aplicación” “consejos adicionales” como conceptos diferenciados del “plan de tratamiento” porque se les supone una cierta complejidad, aunque al profundizar en las descripciones que manejamos decidimos modelarlos como atributos del concepto “plan de tratamiento” “Los sensores NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)” permiten la evaluación en tiempo real del vigor del cultivo. El uso de estos en la fertilización de cobertura nitrogenada permite modificar la dosis distribuida según el grado de vigor del cultivo. Obviamente, la máquina que realiza el tratamiento -generalmente líquida, pero no necesariamente- debe estar equipada con dispositivos que permitan modificar en tiempo real la dosis distribuida. Esta es la distribución de tasa variable típica realizada no sobre la base de las instrucciones contenidas en los mapas de prescripción, sino en la encuesta realizada en el campo por el sensor. Un tercer ejemplo es la aplicación de sistemas ópticos calibrados para reconocer malezas en máquinas capaces de intervenir de forma mecánica o con la distribución de un herbicida en la vegetación a eliminar. La intensidad del procesamiento, la cantidad de producto distribuido, la distribución limitada solo donde sea necesario, son ejemplos de una aplicación variable de los factores de producción realizada sobre la base de información detectada en el campo por sensores específicos y elaborada en tiempo real. Si dicha información se almacena y georreferencia, también se puede procesar en mapas, en comparación con otras encuestas y de esta manera proporcionar indicaciones para establecer estrategias agronómicas más efectivas en cultivos posteriores. Por lo tanto, la georreferenciación ofrece mayores posibilidades de aplicación. 4. CONCLUSIONES • Los asistentes técnicos, productores, usan cada vez más herramientas tecnológicas para organizar información sobre plantas, suelo y clima. • La sistematización de la información ayuda a identificar y manejar distintas variables en sus cultivos. • Así que: asistentes técnicos, productores y personas vinculadas a la agricultura, han venido tomando decisiones basadas en información específica. Por lo que herramientas que permitan la inclusión de información con mayor alcance, ayudan a tomar decisiones oportunas que reducen el riesgo de los sistemas de producción agropecuarios. 5. BIBLIOGRAFÍA Y WEBGRAFÍA • R. Andrea, G. Douglas, M. Juan.-2017. SISTEMA EXPERTO – MAPA COMO SISTEMA DE SOPORTE DE DECISIÓN PARA LA GESTIÓN DEL RIESGO AGROCLIMÁTICO. Fuente: https://www.researchgate.net/publication/320474906_SISTEMA_EXPERTOMAPA_COMO_SISTEMA_DE_SOPORTE_DE_DECISION_PARA_LA_GEST ION_DEL_RIESGO_AGROCLIMATICO • Lic. Carla Salazar Serrado, “Una Introducción a los Sistemas Expertos”, UNIVERSIDAD MAYOR DE SAN SIMÓN, Cochabamba, Julio de 2003. • Informática de Gestión, “Introducción a la I.A.”, Universidad Nacional de Educación a Distancia, España, 2001-02002.
