| Revista: | Computación y Sistemas |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000457802 |
| ISSN: | 1405-5546 |
| Autores: | Flores Carrillo, Diego Alberto1 Sánchez Fernández, Luis Pastor1 Sánchez Pérez, Luis Alejandro2 |
| Instituciones: | 1Instituto Politécnico Nacional, Centro de Investigación en Computación, México 2University of Michigan, Department of Electrical and Computer Engineering, Estados Unidos de América |
| Año: | 2020 |
| Periodo: | Ene-Mar |
| Volumen: | 24 |
| Número: | 1 |
| Paginación: | 359-390 |
| País: | México |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Aplicado, descriptivo |
| Resumen en español | La estimación regional de la humedad del suelo evita la complejidad de implementación y mantenimiento de los sistemas de riego automático. La estimación regional puede derivarse de un modelo de estimación puntual, como el modelo de estimación difusa basado en la toma de decisiones (FEADM). Sin embargo, FEADM requiere las condiciones meteorológicas donde se realiza una estimación puntual. En este trabajo, se desarrolla y emplea un modelo de ajuste inteligente de las condiciones meteorológicas basado en las características espaciales de la región (IWeCASF, por sus siglas en inglés) para suministrar a FEADM los datos necesarios para realizar una estimación puntual. Además, se realiza la integración de IWECASF-FEADM para obtener una estimación regional como un conjunto de estimaciones puntuales. Se utilizan, sistemas difusos, procesamiento de imágenes y algoritmos de toma de decisiones. Los resultados obtenidos son comparados con modelos de interpolación. El rendimiento de los modelos desarrollados es mejor o similar a la interpolación. Sin embargo, los modelos de este trabajo solo requieren un punto de medición para obtener la humedad del suelo a diferencia de los métodos de interpolación. El modelo integrado reduce el costo operativo de las mediciones y modela la relación de las características del suelo, las condiciones meteorológicas y la humedad |
| Resumen en inglés | The regional estimation of soil moisture avoids the complexity of implementation and maintenance of automatic irrigation systems. The regional estimate can be derived from a point estimation model, such as the Fuzzy Estimation Approach based on Decision Making (FEADM). However, FEADM requires weather conditions where a point estimate is made. In this work, an intelligent weather adjustment model based on the spatial characteristics of the region (IWeCASF) is developed and used to provide FEADM with the necessary data to make a point estimate. In addition, the integration of IWECASF-FEADM is performed to obtain a regional estimation as a set of point estimates. Fuzzy systems, image processing and decision-making algorithms are utilized. The results obtained are compared with interpolation models. The performance of the models developed better or similar to interpolation. However, the models in this work only require a measurement point to obtain soil moisture, unlike interpolation methods. The integrated approach reduces the operating cost and models the interactions of land features, weather conditions and soil moisture |
| Disciplinas: | Ciencias de la computación |
| Palabras clave: | Procesamiento de datos, Programación, Estimación regional, Humedad del suelo, Modelos difusos, Toma de decisiones |
| Keyword: | Data processing, Programming, Regional estimation, Soil moisture, Fuzzy approach, Decision making |
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