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dc.contributor.advisorGonzález Veloza, José John Fredy
dc.contributor.authorPérez Caro, Wilmer Arvey
dc.date.accessioned2022-03-24T17:49:49Z
dc.date.available2022-03-24T17:49:49Z
dc.date.created2021
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11371/4332
dc.descriptionContemplando la limitada capacidad de manejo del marchitamiento en uchuva ocasionado por Fusarium oxysporum y el desconocimiento de los factores que predisponen la presencia de esta enfermedad, el objetivo de este trabajo es identificar las características químicas del suelo, con la presencia y ausencia del marchitamiento vascular en el cultivo de la uchuva (Physalis peruvianal.), para el análisis de la información se utilizaron análisis descriptivos, correlaciones de Pearson, componentes principales y modelos Machine Learning con datos de los elementos químicas del suelo y textura del mismo, provenientes de 110 fincas productoras de Uchuva. Los resultados indican que el modelo Decision Tree Classifier presenta las mejores métricas de desempeño con un Accuracy de 0.58, Recall de 0.57 , y el F1 Score de 0.51 , pudiéndose identificar que los elementos Ca, K, CICE, pH y %Arena tienen un efecto sobre la presencia o ausencia de F. oxysporum. . La exploración de esta investigación permite delinear el potencial de adopción de estas tecnologías para el desarrollo de técnicas que permitan generar estrategias de manejo para esta enfermedad.spa
dc.description.abstractConsidering the limited capacity to handle wilt in cape gooseberry caused by Fusarium oxysporum and the ignorance of the factors that predispose the presence of this disease, the objective of this work is to identify the chemical characteristics of the soil, with the presence and absence of vascular wilt in the cultivation of cape gooseberry (Physalis peruvianal.), descriptive analyzes, Pearson correlations, main components and Machine Learning models with data on the chemical elements of the soil and its texture, from 110 producing farms were used for the analysis of the information. of Uchuva. The results indicate that the Decision Tree Classifier model presents the best performance metrics with an Accuracy of 0.58, Recall of 0.57, and the F1 Score of 0.51, being able to identify that the elements Ca, K, CICE, pH and% Sand have an effect on the presence or absence of F. oxysporum. The exploration of this research allows to delineate the potential for the adoption of these technologies for the development of techniques that allow generating management strategies for this disease.spa
dc.formatPDFspa
dc.language.isospaspa
dc.publisherFundación Universitaria Los Libertadores. Sede Bogotá.spa
dc.titleRelación de los factores del suelo asociados con la presencia y ausencia de Fusarium Oxysporum en el cultivo de la uchuva (Physalis Peruviana L.)spa
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisspa
dc.creator.emailwaperezc@libertadores.edu.cospa
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.accesoAbierto (Texto Completo)spa
dc.subject.subjectenglishPredisposing factorsspa
dc.subject.subjectenglishChemical elementsspa
dc.subject.subjectenglishInverse correlationspa
dc.subject.subjectenglishAgrochemicalsspa
dc.subject.lembUchuva (Physalis Peruviana L.) - Enfermedades y Plagasspa
dc.subject.lembHongosspa
dc.subject.lembQuímica de suelosspa
dc.subject.lembProductos químicos agrícolasspa
dc.subject.proposalFactores predisponentesspa
dc.subject.proposalCorrelación inversaspa
dc.subject.proposalAgroquímicosspa
dc.subject.proposalElementos químicosspa


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