Aplicación de minería de datos e Internet de las Cosas (IoT) para investigaciones agropecuarias sobre artrópodos

Autores
Droz, Mariano; Alvez, Carlos E.; Etchart, Graciela; Diaz, Beatriz
Año de publicación
2019
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
La Minería de Datos permite extraer información oculta y descubrir patrones y conocimientos interesantes a partir de grandes cantidades de datos. Las fuentes de los mismos pueden incluir bases de datos, Data Warehouses, la Web, u otros depósitos de información. Así, en el contexto actual, las tecnologías denominadas Internet de las cosas (IoT) se han convertido en un proveedor de datos a gran escala. A partir de ello, se observa una estrecha relación entre la Minería de Datos e IoT, ya que las fortalezas de ambas permiten una complementación beneficiosa. Por ello, es posible encontrar nuevas aplicaciones en diferentes ámbitos. Algunas áreas donde dicha relación se está haciendo evidente, consiste en la agricultura de precisión y en la investigación agropecuaria. En esta última, existen oportunidades y nuevos campos de aplicación, como ser el estudio de la biodiversidad mediante la investigación sobre artrópodos en agroecosistemas. Resultando potencialmente factible aplicar Minería de Datos y utilizar una trampa de caída por tiempo con tecnología IoT, para determinar patrones de comportamiento de artrópodos, en función de factores abióticos relevantes para el campo de estudio.
Eje: Bases de Datos y Minería de Datos.
Red de Universidades con Carreras en Informática
Materia
Ciencias Informáticas
bases de datos
minería de datos
Internet de las Cosas (IoT)
agroecosistemas
artrópodos
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/76988
Acceder
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