Título
Modelo estocástico para determinar la relación entre sensores de penetración vertical y horizontal para caracterización del suelo agrícola
Autor
GILBERT FRESH LOPEZ LOPEZ
Colaborador
SANTOS GABRIEL CAMPOS MAGAÑA (Asesor de tesis)
MARTIN CADENA ZAPATA (Asesor de tesis)
ALEJANDRO ZERMEÑO GONZÁLEZ (Asesor de tesis)
FÉLIX DE JESÚS SÁNCHEZ PÉREZ (Asesor de tesis)
Nivel de Acceso
Acceso Abierto
Materias
Resumen o descripción
"La degradación estructural del suelo es causada por el uso excesivo de la labranza convencional provocando dependencia hacia ella, debido a la necesidad de elevar la calidad de cultivo y producción agrícola se han tenido que incorporar nuevas herramientas como la agricultura de precisión, la integración de tecnología beneficia en el diagnóstico de los sitios de trabajo. La presente investigación se desarrolló en la Universidad Autónoma Agraria Antonio Narro y tiene la finalidad de desarrollar una metodología de muestreo dinámico para generar un modelo de regresión que explique la variable de resistencia a la penetración del suelo (RP) en función de la resistencia de roturación (RR), y con ello optimizar los tiempos y caracterizar el sitio de trabajo. Se utilizó como herramienta el Carro-Porta-Sensores acondicionado para integrar linealmente tres cinceles: dos rectos en los cuales llevaron sensores octagonales de anillo extendido (OAE) para registrar la RR de las profundidades de 200-300 y 300-400 mm del suelo y uno curvo con alas de 150 mm roturando a una profundidad de 0-20 cm cuyo propósito es labrar a dicha profundidad. Además se empleó un penetrómetro de cono para el monitoreo de capas compactadas, asimismo se dispuso de un sistemas de adquisición de datos, GPS y tractor instrumentado para registrar los datos a 20 Hz en tiempo real. Utilizando la metodología de muestreo dinámico que consiste en el acondicionamiento del Carro-Porta-Sensores para conocer RR mientras que para RP se aplicó el método tradicional de un penetrómetro de cono el cual es costoso debido a que el muestreo es lento e impide caracterizar eficientemente el sitio de trabajo, y con un análisis de regresión se encontró la ecuación lineal RP=7.262x10-4RR que explica a la variable RP en función de RR, con un coeficiente de determinación de 0.8045. Con el acondicionamiento del Carro-Porta-Sensores permite generar una metodología de muestreo dinámico para conocer las fuerzas de reacción del suelo con sensores de alta sensibilidad, permitiendo minimizar tiempos con un modelo estocástico que explica la variable RP. Es necesario validad dicha ecuación con mediciones en diferentes suelos donde la cohesión oscilé entre 10 hasta 60 kNm2."
"The structural degradation of the soil is caused by the excessive use of the conventional tillage causing dependence towards it, due to the need to raise the quality of cultivation and agricultural production have had to incorporate new tools like the Precision agriculture, the integration of technology benefits in the diagnosis of work sites. This research was carried out at the Autonomous Agrarian University Antonio Narro and has the purpose of developing a dynamic sampling methodology to generate a regression model that explains the variable of resistance to soil penetration (RP). Depending on the resistance of the break (RR), and thereby optimize the times and characterize the work site. It was used as a tool the Car-Carrier-Sensors conditioned to integrate linearly three chisels: two straight in which they carried octagonal ring sensors extended (OAE) to record the RR of the depths of 20-30 and 30-40 cm of the ground and one Curved with wings of 15 cm breaking at a depth of 0-20 cm whose purpose is to carve at that depth. In addition, a cone penetrometer was used for the monitoring of compacted layers; a data acquisition system, GPS and an instrumented tractor were available to register the data at 20 Hz in real time. Using the dynamic sampling methodology that consists of the conditioning of the car-carrier-sensors to know RR while for RP the traditional method of a cone penetrometer is applied which is expensive because the sampling is slow and prevents Efficiently characterize the work site, along with a regression analysis found the linear type equation RP = 7.262 x 10-4RR that explains the RP variable as a function of RR, with a determination coefficient of 0.8045. With the conditioning of the CarCarrier-Sensors allows generating a dynamic sampling methodology to know the forces of reaction of the ground with sensors of high sensibility, allowing minimizing times with a stochastic model that explains the variable RP. It is necessary to validate this equation with measurements in different soils where cohesion oscillated between 10 to 60 kNm2."
Fecha de publicación
6 de diciembre de 2017
Tipo de publicación
Tesis de maestría
Versión de la publicación
Versión publicada
Recurso de información
Formato
application/pdf
Idioma
Español
Audiencia
Estudiantes
Investigadores
Repositorio Orígen
Repositorio Digital CID-UAAAN
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