Determinación de las Variables en el Diseño de un Sistema de Monitoreo Agroambiental de la Saccharum Officinarum, como Herramienta de Apoyo a la Toma de Decisiones Agrícolas

Palabras clave: agricultura, agricultura de precisión, Saccharum officinarum, desarrollo agrícola

Resumen

El crecimiento y madurez adecuado del agro-producto, está en función del comportamiento de las variables agrícolas (e.g., pH, carbono, nitrógeno) y ambientales (e.g., temperatura del aire, humedad relativa, velocidad y dirección del viento). En condiciones en los cuales, el cultivo se desarrolla al aire libre en cercanías no próximas al productor, como lo es la caña de azúcar (Saccharum officinarum), el monitoreo de estas variables se torna complejo. A partir, de esta consideración el presente artículo realiza un estudio descriptivo explicativo de las principales variables agroambientales, que deben ser consideradas para el diseño de un sistema de monitoreo de la caña de azúcar, que sirva de herramienta de apoyo a la toma de decisiones en el proceso de cultivo de esta poácea. El conocimiento oportuno del comportamiento de las condiciones del cultivo le permitirá al cañero, implementar estrategias que le permitan encauzar un desarrollo adecuado del cultivo; ya que, al ser el cultivo, un producto al que su desarrollo está en función del comportamiento de las variables agroalimentarias, su monitoreo se torna un factor de interés.

Descargas

La descarga de datos todavía no está disponible.

Biografía del autor

Aarón Montiel-Rosales, Tecnológico Nacional de México / ITS de Misantla Tecnológico Nacional de México / ITS de Teziutlán

El Maestro Aarón Montiel-Rosales es estudiante del Doctorado en Ciencias de la Ingeniería por el Tecnológico Nacional de México. La línea que cultiva es la Optimización Multicriterio como herramienta en el proceso de Toma de Decisiones, en el desarrollo de sistemas inteligentes sustentables. Cuenta con publicaciones en Capítulos de Libro, Artículos JCR e indexados, en Memorias de Congreso; ha impartido talleres y conferencias a nivel nacional e internacional; y, forma parte de Comités de Revisión de revistas científicas.

Nayeli Montalvo-Romero, Tecnológico Nacional de México

La Maestra Nayeli Montalvo-Romero es estudiante del Doctorado en Ciencias de la Ingeniería por el Tecnológico Nacional de México. La línea que cultiva es el diseño y desarrollo de Sistemas de Apoyo a la Toma de Decisión, empleando modelos de simulación de sistemas productivos, optimización estocástica, inteligencia artificial, y el desarrollo de nuevos productos con enfoque de sustentabilidad. Tiene diversas publicaciones como Memorias de Congreso, Capítulos de Libro, Artículos en revistas indexadas y en revistas JCR, es revisora de artículos nacionales e internacionales.

Gregorio Fernández-Lambert, Tecnológico Nacional de México / ITS de Misantla

El Doctor Gregorio Fernández Lambert es PROFESOR INVESTIGADOR (DIVISION DE ESTUDIOS DE POSGRADO E INVESTIGACION) del Instituto Tecnológico Superior de Misantla. Cuenta con publicaciones en Capítulos de Libro, Artículos JCR e indexados, en Memorias de Congreso; ha impartido talleres y conferencias a nivel nacional e internacional; y, forma parte de Comités de Revisión de revistas científicas.

Eduardo Fernández-Echeverría, Tecnológico Nacional de México / ITS de Zacapoaxtla

El Mtro. Eduardo Fernández-Echeverría es profesor del Instituto Tecnológico Superior de Zacapoaxtla. Cuenta con publicaciones en Capítulos de Libro, Artículos JCR e indexados, en Memorias de Congreso; ha impartido talleres y conferencias a nivel nacional e internacional; y, forma parte de Comités de Revisión de revistas científicas.

Félix David Murillo-Cuevas, Tecnológico Nacional de México / IT de Úrsulo Galván

El Doctor es Profesor-Investigador (Laboratorio de Entomología) del Tecnológico Nacional de México/I.T. Úrsulo Galván. Cuenta con publicaciones en Capítulos de Libro, Artículos JCR e indexados, en Memorias de Congreso; ha impartido talleres y conferencias a nivel nacional e internacional; y, forma parte de Comités de Revisión de revistas científicas.

Citas

Aguilar Rivera, N. (2015). Ficha Técnica del cultivo de Caña de Azúcar.

Ahmad, M. S., & Siddiqui, M. W. (2015). Factors Affecting Postharvest Quality of Fresh Fruits. In M. S. Ahmad & M. W. Siddiqui (Eds.), Postharvest Quality Assurance of Fruits: Practical Approaches for Developing Countries (pp. 7–32). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-319-21197-8_2

Arakeri, M. P., & Lakshmana. (2016). Computer Vision Based Fruit Grading System for Quality Evaluation of Tomato in Agriculture industry. Procedia Computer Science, 79, 426–433. https://doi.org/10.1016/J.PROCS.2016.03.055

Benke, K., & Tomkins, B. (2017). Future food-production systems: vertical farming and controlled-environment agriculture. Sustainability: Science, Practice and Policy, 13(1), 13–26. https://doi.org/10.1080/15487733.2017.1394054

Bhargava, A., & Bansal, A. (2021). Fruits and vegetables quality evaluation using computer vision: A review. Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences, 33(3), 243–257. https://doi.org/10.1016/J.JKSUCI.2018.06.002

Bisbis, M. B., Gruda, N., & Blanke, M. (2018). Potential impacts of climate change on vegetable production and product quality – A review. Journal of Cleaner Production, 170, 1602–1620. https://doi.org/10.1016/J.JCLEPRO.2017.09.224

Brasil, I. M., & Siddiqui, M. W. (2018). Postharvest Quality of Fruits and Vegetables: An Overview. Preharvest Modulation of Postharvest Fruit and Vegetable Quality, 1–40. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-809807-3.00001-9

CONADESUCA. (2015). Ficha Técnica del Cultivo de la Caña de Azúcar (Saccharum officinarum L.).

el Khaled, D., Castellano, N. N., Gazquez, J. A., García Salvador, R. M., & Manzano-Agugliaro, F. (2017). Cleaner quality control system using bioimpedance methods: a review for fruits and vegetables. Journal of Cleaner Production, 140, 1749–1762. https://doi.org/10.1016/J.JCLEPRO.2015.10.096

Goldenberg, L., Yaniv, Y., Porat, R., & Carmi, N. (2018). Mandarin fruit quality: a review. Journal of the Science of Food and Agriculture, 98(1), 18–26. https://doi.org/https://doi.org/10.1002/jsfa.8495

Hameed, K., Chai, D., & Rassau, A. (2018). A comprehensive review of fruit and vegetable classification techniques. Image and Vision Computing, 80, 24–44. https://doi.org/10.1016/J.IMAVIS.2018.09.016

Joaquín, O., Álvarez, D., & Daniel Gonzalez Villalba, J. (2019). Guía técnica cultivo de caña de azúcar.

Jost, C., Kyazze, F., Naab, J., Neelormi, S., Kinyangi, J., Zougmore, R., Aggarwal, P., Bhatta, G., Chaudhury, M., Tapio-Bistrom, M.-L., Nelson, S., & Kristjanson, P. (2016). Understanding gender dimensions of agriculture and climate change in smallholder farming communities. Climate and Development, 8(2), 133–144. https://doi.org/10.1080/17565529.2015.1050978

Musacchi, S., & Serra, S. (2018). Apple fruit quality: Overview on pre-harvest factors. Scientia Horticulturae, 234, 409–430. https://doi.org/10.1016/J.SCIENTA.2017.12.057

Nadim, Z., Ahmadi, E., Sarikhani, H., & Amiri Chayjan, R. (2015). Effect of Methylcellulose-Based Edible Coating on Strawberry Fruit’s Quality Maintenance During Storage. Journal of Food Processing and Preservation, 39(1), 80–90. https://doi.org/https://doi.org/10.1111/jfpp.12227

Rouphael, Y., Schwarz, D., Krumbein, A., & Colla, G. (2010). Impact of grafting on product quality of fruit vegetables. Scientia Horticulturae, 127(2), 172–179. https://doi.org/10.1016/J.SCIENTA.2010.09.001

Sanaeifar, A., Bakhshipour, A., & de La Guardia, M. (2016). Prediction of banana quality indices from color features using support vector regression. Talanta, 148, 54–61. https://doi.org/10.1016/J.TALANTA.2015.10.073

Vogel, E., Donat, M. G., Alexander, L. v., Meinshausen, M., Ray, D. K., Karoly, D., Meinshausen, N., & Frieler, K. (2019). The effects of climate extremes on global agricultural yields. Environmental Research Letters, 14(5). https://doi.org/10.1088/1748-9326/ab154b

Wang, X., Feng, H., Chen, T., Zhao, S., Zhang, J., & Zhang, X. (2021). Gas sensor technologies and mathematical modelling for quality sensing in fruit and vegetable cold chains: A review. Trends in Food Science & Technology, 110, 483–492. https://doi.org/10.1016/J.TIFS.2021.01.073

Publicado
2024-02-01
Cómo citar
Montiel-Rosales, A., Montalvo-Romero, N., Fernández-Lambert, G., Fernández-Echeverría, E., & Murillo-Cuevas, F. (2024). Determinación de las Variables en el Diseño de un Sistema de Monitoreo Agroambiental de la Saccharum Officinarum, como Herramienta de Apoyo a la Toma de Decisiones Agrícolas. AACINI - Revista Internacional De Ingeniería Industrial, 3(2), 137-143. Recuperado a partir de https://riii.fi.mdp.edu.ar/index.php/AACINI-RIII/article/view/96