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La presente monografía propone una solución innovadora para optimizar el cultivo de fresas en la región de Cundinamarca, mediante la integración de plataformas cloud e IoT (Internet de las cosas). El objetivo principal es mejorar la eficiencia y la productividad de los agricultores, al proporcionarles una herramienta tecnológica que les permita monitorear y controlar de manera remota diferentes aspectos del cultivo. La solución propuesta se basa en la instalación de sensores en el campo, los cuales recopilan datos en tiempo real sobre variables clave como la temperatura, la humedad del suelo y la calidad del agua. Estos datos se transmiten a una plataforma cloud, donde son procesados y analizados utilizando algoritmos de aprendizaje automático. Los agricultores pueden acceder a la plataforma a través de dispositivos móviles o computadoras, lo que les permite tomar decisiones informadas sobre el riego, la fertilización y otros aspectos del cultivo. Se evidencio que esta solución contribuyo a incrementar la producción de fresas en Cundinamarca y a mejorar la sostenibilidad de la actividad agrícola en la región, concluyendo que mediante tecnologías IoT y plataformas en la nube se puede optimizar procesos en el agro colombiano. This monograph proposes an innovative solution to optimize strawberry cultivation in the region of Cundinamarca, through the integration of cloud platforms and IoT (Internet of Things). The main objective is to improve the efficiency and productivity of farmers by providing them with a technological tool that allows them to remotely monitor and control different aspects of the crop. The proposed solution is based on the installation of sensors in the field, which collect real-time data on key variables such as temperature, soil moisture and water quality. This data is transmitted to a cloud platform, where it is processed and analyzed using machine learning algorithms. Farmers can access the platform via mobile devices or computers, allowing them to make informed decisions about irrigation, fertilization and other aspects of the crop. It is evident that this solution contributed to increasing strawberry production in Cundinamarca and improving the sustainability of agricultural activity in the region, concluding that IoT technologies and cloud platforms can be used to optimize processes in Colombian agriculture. Especialista en Gestión de Servicios de Tecnologías de la Información Especialización

ilustraciones, diagrama La mayor parte de las variables que se miden en un cultivo agrícola solo pueden ser detectadas de manera visual, por ejemplo, el inventario de plantas y frutos, el desarrollo y las etapas fenológicas de un cultivo o la presencia de plagas y enfermedades. La llegada de las tecnologías de la Industria 4.0 a la agricultura, le ha dado la posibilidad a este dominio de resolver muchos de sus problemas. Una de las herramientas que actualmente vienen siendo implementadas son las plataformas basadas en el Internet de las Cosas (IoT por sus siglas en inglés), mejor conocidas como plataformas de Agricultura Inteligente. Sin embargo, muchas veces las explotaciones agrícolas cubren áreas muy grandes y/o remotas, en las cuales no es fácil acceder a recursos de energía o conectividad. Por lo tanto, implementar tecnologías como las ofrecidas por la Industria 4.0 algunas veces se convierte en un desafío. Este trabajo de investigación tiene como objetivo principal aportar en la solución de este tipo de problemas, al proponer un método de clasificación de imágenes integrado a una plataforma de agricultura inteligente, que busca reducir el costo computacional del proceso de clasificación de imágenes digitales, aplicado en un contexto rural con dispositivos que tienen limitaciones en su capacidad de cómputo local. La primera parte de esta investigación se enfoca en la revisión de trabajos previos, con el fin de reconocer cuales son las estrategias arquitectónicas que otros investigadores han propuesto para resolver esta problemática, y en qué tipo de aplicaciones se han enfocado. Con base en esta revisión se seleccionó una arquitectura IoT de referencia, que posteriormente fue usada en la implementación de la solución. Esta arquitectura se basó en el uso de la tecnología de comunicación LoRa (Long Range), especialmente creada para trabajar en contextos con limitaciones de conectividad y energía. Luego se seleccionó el caso de aplicación de la clasificación de enfermedades en plantas, por ser uno de los que más impacto tiene en la economía y productividad de los agricultores, para lo cual se generó un conjunto de datos de imágenes digitales, basado en el conjunto de datos (dataset). PlantVillage, uno de los más usados en investigaciones de este tipo. Posteriormente, con base en los resultados que otros investigadores han obtenido en el entrenamiento de algoritmos de Inteligencia Artificial con el conjunto de datos seleccionado, se hizo una preselección de métodos basados en redes neuronales convolucionales que combinan dos características: (1) un desempeño con exactitud en la clasificación por encima del 90 % y (2) un numero de parámetros de entrenamiento menor de cinco millones. El método seleccionado fue MobileNet, con los siguientes resultados de desempeño: exactitud (Accuracy) del 96,31 %, precisión (Precision) del 95,55 %, sensibilidad (Recall) del 95,93 %, F1—score del 95,72 %, con 3.762.056 de parámetros y un tamaño de 28,7 MB. Finalmente, el método seleccionado fue evaluado en tres escenarios de reducción de su arquitectura, para conocer su robustez al tener que adaptarse a condiciones con limitadas capacidades de cómputo. Para la evaluación se implementó una plataforma de agricultura inteligente en condiciones reales de trabajo, en dos unidades productivas de cultivo de tomate bajo invernadero, obteniendo métricas por encima del 90 % en todos los casos. (Texto tomado de la fuente) Most of the variables measured in an agricultural crop can only be detected visually, for example, the inventory of plants and fruits, the development and phenological stages of a crop, or the presence of pests and diseases. The arrival of industry 4.0 technologies in agriculture has allowed this domain to solve many of its problems. One of the tools currently being implemented is the platforms based on the Internet of Things (IoT), better known as smart agriculture platforms. However, farms often cover very large and/or remote areas where it is not easy to access energy resources or connectivity. Therefore, implementing technologies like those offered by Industry 4.0 sometimes becomes challenging. Therefore, the main objective of this research is to contribute to the solution of this type of problem by proposing an image classification method integrated into a smart agriculture platform. The proposed method seeks to reduce the computational cost of the digital image classification process applied in a rural context with devices that have limitations in their local computing capacity. The very first part of this research focuses on reviewing previous works to recognize the architectural strategies that other researchers have proposed to solve this problem and what type of applications they have focused on. Based on this review, a reference IoT architecture was selected and later used in implementing the solution. This architecture was based on LoRa (Long Range) communication technology, specially created to work in contexts with connectivity and energy limitations. Then, the case of application of the disease classification in plants was selected, as it is one of those that have the greatest impact on the economy and productivity of farmers. Next, a data set of digital images was generated based on the dataset PlantVillage, one of the most used in research of this type. Subsequently, based on the results from previous research works whit plant village dataset, a preselection of methods based on convolutional neural networks was made that combine two characteristics: (1) accurate performance in the classification above 90 % and (2) the number of training parameters less than five million. The selected method was MobileNet, with the following performance results: 96,31 % accuracy, 95,55 % precision, 95,93 % recall, and 95,72 % F1-score, with 3,762,056 parameters and a size of 28.7 MB. Finally, the selected method was evaluated in three reduction scenarios of its architecture to know its robustness when adapting to conditions with limited computing capabilities. For the evaluation, a smart agriculture platform was implemented in real working conditions in two productive units of greenhouse tomato cultivation, obtaining metrics above 90 % in all cases. Doctorado Doctor en Ingeniería Agricultura inteligente Área Curricular de Ingeniería de Sistemas e Informática

Desde 2015 la Argentina cuenta con un Plan Nacional de Reducción de Pérdidas y Desperdicio de Alimentos (PDA) y, a partir de 2017, con una Red Nacional para la Reducción de Pérdidas y Desperdicio de Alimentos conformada por 90 contrapartes de diversos sectores y zonas del país. Para el sector de frutales de carozo en Argentina específicamente se estiman valores de PDA del 43% (con un promedio mundial para el sector hortícola y frutícola del 45%), con un 88% de esas pérdidas registradas en las etapas de producción primaria, poscosecha /almacenamiento y procesamiento/envasado (Cocaro, 2021). Para disminuir las pérdidas que se producen durante la cosecha y poscosecha de las cerezas es necesario aplicar tecnología apropiada para lograr fruta de calidad. Además, es importante implementar actividades y procesos que permitan reducir las PDA, entre los que se encuentran: prevenir/reducir en origen y reprocesar/obtener subproductos, algo que la Cooperativa realiza mediante la producción de cereza al marrasquino. Este trabajo se realizó en el marco del Convenio INTA-Cooperativa El Oasis (N°26805) y del Proyecto Estructural INTA I010 “Intensificación sostenible de las cadenas frutícolas”. EEA Santa Cruz Fil: San Martino, Liliana. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz. Agencia de Extensión Rural Los Antiguos; Argentina. Fil: Muñoz. Miriam. Cooperativa El Oasis Ltda. Los Antiguos. Santa Cruz; Argentina. Fil: Cura, Ena Yamila. Cooperativa El Oasis Ltda. Los Antiguos. Santa Cruz; Argentina.

Currently, technology is increasingly present in everyday life, impacting social relationships and people's lives and this is also reflected in education. Technological resources allied to the Internet can significantly contribute to teaching, mainly due t o the profile of current students who are more connected and active, allowing more innovative teaching strategies and tools and/or artifacts to be created contributing to the school community. Some important concepts are fundamental for these strategies to be successful, such as the maker movement, the Internet of Things and active teaching methodologies, such as ProblemBased Learning. Based on these concepts, this research aims to develop an artifact, an automatic low station, and educost agrometeorology cational activities that will be prepared based on the ProblemBased Learning methodology, where students will solve, in practice, problems proposed with the use of station data. The methodology used was Design Science Research, which guides the creation o f products that will contribute to the real world. The artifact was developed in accordance with the requirements raised by professors in the agricultural area and due to the global Covid19 pandemic, the research was evaluated by a panel of experts compos agricultural area and technicians, analysts and professors in the area of ed of professors in the information technology. The evaluation was carried out through questionnaires and was divided into two stages; the first stage uses the five dimensional mul tidimensional evaluation method presented by Filatro and Cairo (2015) to evaluate the functionality and quality of the artifact (station) together with the educational activities; the second stage of the evaluation uses the SUS method (System Usability Sca le), developed by Brooke (2013), to evaluate both the usability of the web system and the development of the station prototype, whose minimum acceptable average is 68 points. The main results in the first stage point out the importance of working with prac tical activities, with the use of the station and that most institutions do not have the equipment. The result of the second stage shows a SUS average of 85.6 points, considered “excellent”, and a SUS average of 75.6 points for the development of the artif act, considered “good”. It is expected that this research will contribute to teaching and learning and, at the same time, bring motivation to students for the development of similar products, through multidisciplinary projects. Atualmente, a tecnologia está cada vez mais presente no cotidiano, impactando nas relações sociais e na vida das pessoas e isso se reflete também na educação. Os recursos tecnológicos aliados à Internet podem contribuir significativamente para o ensino, principalmente pelo perfil dos alunos atuais que são indivíduos mais conectados e mais ativos, permitindo que estratégias de ensino mais inovadoras e ferramentas e/ou artefatos possam ser criadas contribuindo com a comunidade escolar. Alguns conceitos importantes são fundamentais para que essas estratégias possam ter êxito, como o movimento maker, a Internet das coisas e metodologias ativas de ensino, como a Aprendizagem Baseada em Problemas. Com base nestes conceitos, esta pesquisa tem como objetivo desenvolver um artefato, uma estação agroclimatológica automática de baixo custo, e atividades educacionais que serão preparadas com base na metodologia da Aprendizagem Baseada em Problemas, onde os alunos resolverão, na prática, problemas propostos com a utilização dos dados da estação. A metodologia utilizada na pesquisa é a Design Science Research, que norteia a criação de produtos que venham a contribuir com o mundo real. O artefato foi desenvolvido de acordo com os requisitos levantados por professores da área agrícola e devido a pandemia mundial da Covid-19 a pesquisa foi avaliada por um painel de especialistas composto por docentes da área agrícola e por técnicos, analistas e docentes da área da tecnologia da informação. A avaliação foi por meio de questionários e foi dividida em duas etapas; a primeira etapa utiliza o método de avaliação multidimensional de cinco dimensões apresentado por Filatro e Cairo (2015) para avaliar a funcionalidade e qualidade do artefato (estação) juntamente com as atividades educacionais; a segunda etapa da avaliação utiliza o método SUS (System Usability Scale), desenvolvido por Brooke (2013), para avaliar tanto a usabilidade do sistema web quanto o desenvolvimento do protótipo da estação, cuja a média mínima aceitável é 68 pontos. Os principais resultados na primeira etapa apontam a importância de trabalhar com atividades práticas, com o uso da estação e que a maioria das instituições não possuem o equipamento. O resultado da segunda etapa aponta uma média SUS de 85,6 pontos, considerada “excelente”, e média SUS de 75,6 pontos para o desenvolvimento do artefato, considerada como “boa”. Espera-se que essa pesquisa venha a contribuir para o ensino e aprendizagem e, ao mesmo tempo, traga motivação aos alunos para o desenvolvimento de produtos semelhantes, através de projetos multidisciplinares.

[ES] Este Trabajo de Fin de Máster será realizado sobre la memoria de prácticas de la pasantía que completaré en la Universidad Estatal de Bolívar, Guaranda, Ecuador, bajo el amparo del programa Meridies de la UPV. El proyecto busca optimizar la reutilización de residuos agrícolas para la obtención de biogás y biol (o digestato) mediante fermentación anaerobia. Para ello, primero se estudiarán en laboratorio distintos tratamientos con la combinación de residuos agrícolas comunes en la zona de realización de este proyecto. Estos residuos serán caracterizados en primer lugar mediante un análisis proximal y elemental, para después estudiar la obtención de biogás y su calidad a nivel de laboratorio. De estos tratamientos estudiados en laboratorio se seleccionarán los que mejor rendimiento produzcan, para después instalarlos en campo. Para que la extrapolación de los tratamientos realizados en laboratorio sean lo más útiles posible, se buscará emular las condiciones que se encontrarán en el campo. La instalación en campo consistirá en la construcción de biodigestores en la comunidad rural andina Inti Churi, en los que se implementará los tratamientos mencionados anteriormente. El biogás obtenido en estos biodigestores será utilizado para la alimentación de cocinas, las cuales se espera que obtengan energía para ser utilizadas tres veces al día. Además, el biol o digestato que podría ser un residuo de la fermentación anaerobia que produce el biogás, se utilizará también como fertilizante agrícola para la misma comunidad, [EN] This Master's thesis will be based on the internship report that I will complete at the State University of Bolivar, Guaranda, Ecuador, under the Meridies programme of the UPV. The project aims to optimise the reuse of agricultural waste to obtain biogas and biol (or digestate) through anaerobic fermentation. o do this, different treatments will first be studied in the laboratory using a combination of agricultural waste common in the area where the project is being carried out. These wastes will first be characterised by proximal and elemental analysis, and then the biogas production and its quality will be studied in the laboratory. From these treatments studied in the laboratory, those with the best performance will be selected and then installed in the field. In order to make the extrapolation of laboratory treatments as useful as possible, the objective is to emulate the conditions that will be found in the field. The field installation will consist of the construction of biodigesters in the rural Andean community of Inti Churi, in which the previously mentioned treatments will be implemented. The biogas obtained in these biodigesters will be used to fuel kitchens, which are expected to obtain energy to be used three times a day. In addition, the biol or digestate that could be a residue from the anaerobic fermentation that produces the biogas, will also be used as agricultural fertiliser for the same community.

El sector agrícola y su eficiencia técnico productiva ha sido ampliamente estudiada desde diversos enfoques; El presente trabajo parte de un análisis lineal y de correlación entre los factores de capital (que se descomponen en diferentes criterios)y la producción por hectárea en cada municipio colombiano.Inicialmente se revisa la teórica y literatura referente al tema y se da un recuento general del desarrollo histórico del sector agrícola en Colombia, desde la época de la colonia hasta la actualidad. Seguidamente, se realiza un análisis empírico entre la cantidad producida por municipio y los diferentes factores de capital (riego por gravedad, maquinaria, asistencia técnica, riego por goteo, fito sanitario manual, fertilizante químico, fito sanitario químico, enmienda agrícola). Con el fin de estudiar la causalidad de estas relaciones, se usa una metodología de Mínimos Cuadrados Ordinarios ( ya que la función Cobb Douglas no es lineal en términos de parámetros) y de fronteras estocásticas para estimar la ineficiencia técnica. Los resultados empíricos muestran que todos los factores de capital son importantes para la producción agrícola ya que fueron estadisticamente significativos al menos al 5% y el riego y la adecuación de tierras son los mas relevantes; Ademas se comprobó la hipótesis de que el sector agrícola en Colombia es bastante ineficiente., The agricultural sector and its technical and productive efficiency have been widely studied from different approaches; the present work is based on a linear and correlation analysis between the capital factors (which are broken down into different criteria) and the production per hectare in each Colombian municipality, initially reviewing the theoretical and literature on the subject and giving a general account of the historical development of the agricultural sector in Colombia, from colonial times to the present. Next, an empirical analysis is made between the quantity produced per municipality and the different capital factors (gravity irrigation, machinery, technical assistance, drip irrigation, manual phytosanitary, chemical fertilizer, chemical phytosanitary, agricultural amendment). In order to study the causality of these relationships, an Ordinary Least Squares methodology (since the Cobb Douglas function is not linear in terms of parameters) and stochastic frontiers are used to estimate technical inefficiency. The empirical results show that all capital factors are important for agricultural production since they were statistically significant at least at 5% and irrigation and land suitability are the most relevant; furthermore, the hypothesis that the agricultural sector in Colombia is quite inefficient was tested.

OPINIÃO/FUTURO.

ilustraciones, diagramas, mapas En Colombia, muchos cultivos están ubicados en los altiplanos de las regiones andinas, en altitudes superiores a 2.500 m s.n.m, donde se concentra la mayor susceptibilidad a la ocurrencia de eventos de heladas. El objetivo de este estudio fue proponer un modelo de predicción temprana de heladas basado en la relación entre estos eventos y variables climáticas, mediante la implementación de algoritmos de aprendizaje de máquinas. Las variables climáticas se obtuvieron a partir de trece estaciones meteorológicas distribuidas en nueve municipios del departamento de Cundinamarca. Las variables registradas fueron la temperatura, humedad relativa, punto de rocío, radiación fotosintéticamente activa y precipitación, estas constituyeron las variables explicativas de los eventos de heladas. Las métricas utilizadas para la evaluación predictiva del rendimiento de los cinco métodos de aprendizaje de máquinas examinados fueron precisión, tasa de verdaderos positivos, tasa de verdaderos negativos, exactitud y puntuación F1. Se identificó que las horas previas a la ocurrencia de un evento de helada se caracterizan por presentar baja humedad, bajo punto de rocío y alta radiación. Cuatro de los cinco modelos entrenados se desempeñaron satisfactoriamente, con métricas de evaluación superiores al 91 %. La validación cruzada y el análisis estadístico demostraron que el modelo de potenciación del gradiente para la detección de heladas presentó la mayor precisión. Adicionalmente, se evaluaron dos modelos para la predicción de la temperatura mínima y se encontraron métricas de error (error medio absoluto y error cuadrático medio) inferiores a 0,55 °C para una ventana de tiempo de una hora. (Texto tomado de la fuente) In Colombia, many crops are located in the highlands of the Andean region, at altitudes above 2,500 m a.s.l., where the greatest susceptibility to the occurrence of frost events is concentrated. The objective of this study was to propose an early frost prediction model based on the relationship between these events and climatic variables, through the implementation of machine learning algorithms. The climatic variables were obtained from thirteen meteorological stations distributed in nine municipalities of the department of Cundinamarca. The variables recorded were temperature, relative humidity, dew point, photosynthetically active radiation, and precipitation, these constituted the explanatory variables of frost events. The metrics used for the predictive evaluation of the performance of the five machine learning methods examined were precision, true positive rate, true negative rate, accuracy, and F1 score. It was identified that the hours prior to the occurrence of a frost event were characterized by low humidity, low dew point and high radiation. Four of the five trained models performed satisfactorily, with evaluation metrics greater than 91 %. Cross-validation and statistical analysis showed that the gradient boosting model for frost detection had the highest accuracy. Additionally, two models for the prediction of the minimum temperature were evaluated and error metrics (mean absolute error and mean square error) of less than 0.55 °C were found for one hour time window. Maestría Magister en Ingeniería - Analítica Inteligencia Artificial Área Curricular de Ingeniería de Sistemas e Informática

espanolResumen El maiz es actualmente el segundo cultivo mas grande del mundo en terminos de produccion, despues del trigo y el arroz. Es el primer cereal en cuanto al rendimiento de grano por hectarea y el segundo, despues del trigo, con respecto a la produccion total. El maiz tiene una gran importancia economica en todo el mundo, tanto como alimento humano y/o animal, como fuente de una gran cantidad de productos industriales. Las nuevas tecnologias digitales estan permitiendo un mayor seguimiento de las etapas de produccion agricola. Esta investigacion desarrollo la firma espectral de los cultivos de maiz en diferentes etapas de crecimiento (2 meses, 2,3 meses y 4,3 meses). De manera similar, este trabajo de investigacion propone la aplicacion de una metodologia basada en cuatro fases: 1. Georreferenciacion de cultivos de maiz, 2. Seleccion de imagenes satelitales, 3. Calibracion radiometrica de imagenes, 4. Desarrollo de firmas espectrales de cultivos de maiz. Se obtuvo una respuesta espectral o firma de cultivos de maiz en longitudes de onda del visible e infrarrojos cercanos, lo que indica cambios significativos en el crecimiento de los cultivos. El uso de imagenes satelitales se convierte en una herramienta interesante que introduce un enfoque hacia sistemas de monitoreo mas precisos y controlados en la produccion agricola. portuguesResumo O milho e atualmente a segunda maior safra em termo de producao, depois de trigo e arroz. E o primeiro cereal em termos de rendimento de graos por hectare e o segundo, apos o trigo, em relacao a producao total. O milho e de grande importância economica em todo o mundo, tanto como alimento humano e/ou animal, como fonte de muitos produtos industriais. As novas tecnologias digitais estao permitindo um maior monitoramento das etapas de producao agricola. Esta pesquisa desenvolveu a assinatura espectral de plantios de milho em diferentes estagios de crescimento (2 meses, 2,3 meses e 4,3 meses). Da mesma forma, este trabalho de pesquisa propoe a aplicacao de uma metodologia baseada em quatro fases: 1. Georreferenciamento de plantios de milho. 2. Selecao de imagens de satelite, 3. Calibracao radiometrica de imagens, 4. Desenvolvimento de assinaturas espectrais de plantios de milho. Foi obtida uma resposta espectral ou assinatura de plantios de milho em comprimentos de onda visivel e infravermelho proximos, indicando mudancas significativas no crescimento dos plantios. O uso de imagens de satelite torna-se uma ferramenta interessante que introduz uma abordagem para sistemas de monitoramento mais precisos e controlados na producao agricola. EnglishAbstract Maize is currently the world's second largest crop in terms of production, after wheat and rice. It is the first cereal as for grain yield per hectare and the second, after wheat, regarding total production. Maize has great economic importance worldwide, both as human and/ or animal food, and as a source of a large number of industrial products. New digital technologies are allowing greater monitoring of farming production stages. This research developed the spectral signature of maize fields ground covers across different growth stages (2 months, 2.3 months and 4.3 months). Similarly this research paper proposes the application of a methodology based on four phases: 1. Maize crop georeferencing, 2. Satellite images selection, 3. Radiometric calibration of images 4. Spectral signature development of maize crops. Spectral response or signature of maize crops at visible and near-infrared wavelengths was obtained, indicating significant changes in crops growth. The use of satellite imagery becomes an interesting tool that introduces an approach towards more accurate and controlled monitoring systems in agricultural production.

La agricultura tiene la necesidad de producir cultivos de alto rendimiento, los cuales deben adaptarse al cambio climático y a las diferentes plagas que los atacan en su producción. Para esto, la fenómica ofrece un conjunto de nuevas tecnologías que aceleran el progreso en la comprensión de las características resultantes entre la interacción de genes y condiciones ambientales que rodean a los cultivos, y de esta manera, poder realizar un mejoramiento del mismo. En la fenómica hay dos actores principales necesarios para lograr dicho mejoramiento, uno de ellos es el genotipado y el otro el fenotipado. Dentro del fenotipado, la morfología de las plantas es uno de los tipos más importantes de rasgos a medir, ya que proporciona una forma factible de evaluar el crecimiento, la fisiolog ía, el estrés, el rendimiento y cada desarrollo en la planta. Además, es fundamental para mejorar la caracterización, selección y discriminación de las mismas. Es por eso, que en este proyecto, mediante la fusión sensorial de un LiDAR y una cámara multiespectral, se diseñó e implementó una plataforma de fenotipado que permite extraer y visualizar diferentes caracter ́ısticas morfolo ́gicas de plantas mediante un modelo tridimensional. Para evaluar los resultados obtenidos se realizaron pruebas con dos tipos de plantas que contaban con diferente estructuras en su follaje, donde se evaluó la fidelidad de la reconstrucción 3D y las características morfológicas obtenidas. De lo anterior se encontró que la fusión de información proveniente de sensores 3D y 2D permite generar modelos 4D, que pueden ayudar a la extracción y el entendimiento de características morfológicas en plantas. OMICAS: Optimización Multiescala In-silico de Cultivos Agrícolas Sostenibles Agriculture has the need to produce high-yielding crops, which must adapt to climate change and to the different pests that attack them in their production. For this, phenomics offers a set of new technologies that accelerate progress in understanding the characteristics resulting from the interaction between genes and environmental conditions surrounding crops, and in this way, to be able to improve them. In phenomics there are two main actors necessary to achieve such improvement, one of them is genotyping and the other is phenotyping.Within phenotyping, plant morphology is one of the most important types of traits to mea- sure, as it provides a feasible way to evaluate growth, physiology, stress, yield and every development in the plant. In addition, it is critical for improving plant characterization, selection and discrimination.Therefore, in this project, through the sensory fusion of a LiDAR and a multispectral camera, a phenotyping platform was designed and implemented to extract and visualize different morphological characteristics of plants through a three-dimensional model.To evaluate the results obtained, tests were carried out with two types of plants with dif- ferent foliage structures, where the fidelity of the 3D reconstruction and the morphological characteristics obtained were evaluated.From the above, it was found that the fusion of information from 3D and 2D sensors allows the generation of 4D models, which can help in the extraction and understanding of morpho- logical characteristics in plants. Magíster en Ingeniería Electrónica Maestría

“Escribo esta introducción a más de un año de los levantamientos populares del sur de América, donde se desafió la fuerza policial y militar. Cuerpos en revuelta que ponen frente a gobiernos de derecha y de izquierda. Desde Haití hasta Chile, la fuerza que despertó en 2019 fue la punta del iceberg del saqueo que agrietó la “normalidad” para abrir un momento extraordinario. La potencia de la lucha en las calles de Santiago me mostró que la primera línea tiene rostros múltiples, como pasó en Bolivia donde se plantó cara al Fondo Monetario Internacional (FMI) y develó que la lucha sigue siendo contra el capitalismo, el patriarcado y el colonialismo que no pueden sostener la vida. La movilización de los últimos tiempos en América Latina, demuestra el hartazgo de todos los sectores precarizados, endeudados, despojados; sectores que enfrentan una violencia sistemática brutal sobre los territorios y contra los cuerpos como territorios. Los intereses geopolíticos son claroscuros cuando estos territorios —altamente ricos en biodiversidad— están en el centro de la disputa. Y en el transcurso de estos tiempos, en medio de más complejidades mundiales, se sigue desplegando la historia como contingencia; como parte de un devenir en movimiento.”

Orientador: Maria Beatriz Machado Bonacelli Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Geociências Resumo: Esta tese investiga a vertente agropecuária da digitalização, a Transformação Digital do Campo (TDC), fenômeno com grande potencial de disrupção tecnológica uma vez que pode ser aplicado a todos os elos das cadeias produtivas (insumos, produção, pós-produção). A adoção de tecnologias digitais no setor agropecuário (Big Data e Analytics, Internet das Coisas, Inteligência Artificial e Blockchain) oferece a promessa de aumentar a eficiência, a produtividade e a sustentabilidade e, ao mesmo tempo, reduzir o uso de insumos e os riscos da atividade. Esta tese investiga os direcionadores que contribuem para o fenômeno da TDC, com destaque para a contribuição dos mecanismos de incentivo e apoio ao empreendedorismo Agtech e agrodigital, no contexto de Ecossistemas de Inovação Agrícola Digital no estado de São Paulo. A pesquisa contou com uma etapa exploratória inicial, a partir de dados secundários, para mapear os direcionadores que influenciam a evolução da TDC em uma nação, identificando tanto as condições básicas deste fenômeno (infraestrutura digital; acesso financeiro aos dispositivos e serviços; ações públicas e privadas para prover a digitalização), quanto os fatores contribuintes (nível de adoção de tecnologias digitais no campo; habilidades digitais; ambiente de negócios; investimentos e a promoção de cultura de inovação e de empreendedorismo). Foram analisados o panorama do caso brasileiro em relação a rankings internacionais, assim como políticas públicas, iniciativas privadas e o desenvolvimento do empreendedorismo de base tecnológica agropecuária, chamado Agtech. No âmbito desta pesquisa, foi conduzido um estudo empírico para investigar a contribuição de iniciativas de incentivo e apoio às Agtechs, em especial as agrodigitais, no contexto do ecossistema de inovação agrícola paulista, considerando as seguintes localidades: Piracicaba, Campinas e São Carlos. Várias iniciativas de incentivo e apoio a Agtechs foram identificadas nestas localidades como: programas de aprimoramento, incubação e aceleração de empresas, hubs de inovação aberta e investimentos de Venture Capital. Os resultados destacam a centralidade destas iniciativas em aprimorar a estrutura organizacional e mercadológica das Agtechs, propiciando validação tecnológica e de mercado, de forma a que as startups solucionem demandas efetivas dos produtores agropecuários. Neste sentido, as principais contribuições das Agtechs para TDC envolvem geração e disseminação de novos produtos e serviços digitais aos elos das cadeias produtivas e a promoção de fluxos de novos conhecimentos e tecnologias digitais a partir da celebração de parcerias com empresas e institutos de pesquisa. Observou-se que os mecanismos de incentivo ao empreendedorismo Agtech são dependentes dos recursos e capacidades dos ecossistemas de inovação agrícola onde se inserem, especialmente o capital social disponível. Da mesma forma, o sucesso obtido pelas Agtechs contribui para aumentar a visibilidade e notoriedade do ecossistema. Um ciclo virtuoso de relacionamentos, colaborações e resultados se estabelece em em ecossistemas de inovação agrícola digital fortalecidos, respaldando o desenvolvimento de uma oferta de produtos e serviços aplicados aos diversos elos das cadeias produtivas da agropecuária, contribuindo, com isso, para a evolução da TDC Abstract: This thesis investigates the agricultural aspect of digitalization, the Digital Transformation of Agriculture (TDC, in the acronym in Portuguese), a phenomenon with great potential for technological disruption since it can be applied to all links in the production chains (inputs, production, post-production). The adoption of digital technologies in the agricultural sector (Big Data and Analytics, Internet of Things, Artificial Intelligence and Blockchain) offers the promise of increasing efficiency, productivity and sustainability, while at the same time reducing input use and risks. of the activity. This thesis investigates the drivers that contribute to the TDC phenomenon, with emphasis on the contribution of mechanisms to encourage and support Agtech and agrodigital entrepreneurship, in the context of Digital Agricultural Innovation Ecosystems in the state of São Paulo. The research had an initial exploratory stage, based on secondary data, to map the drivers that influence the evolution of TDC in a nation, identifying both the basic conditions of this phenomenon (digital infrastructure; financial access to devices and services; public and private companies to provide digitization), and the contributing factors (level of adoption of digital technologies in the field; digital skills; business environment; investments and the promotion of a culture of innovation and entrepreneurship). The panorama of the Brazilian case was analyzed in relation to international rankings, as well as public policies, private initiatives and the development of agricultural technology-based entrepreneurship, called Agtech. Within the scope of this research, an empirical study was conducted to investigate the contribution of initiatives to encourage and support Agtechs, especially agrodigital ones, in the context of the agricultural innovation ecosystem of the state of São Paulo and the following locations: Piracicaba, Campinas and São Carlos. Several initiatives to encourage and support Agtechs were identified in these locations, such as: programs for improvement, incubation and acceleration of companies, open innovation hubs and Venture Capital investments. The results highlight the centrality of these initiatives in improving the organizational and marketing structure of Agtechs, providing technological and market validation, so that startups can solve the effective demands of agricultural producers. In this sense, the main contributions of Agtechs to TDC involve the generation and dissemination of new digital products and services to the links of the production chains and the promotion of flows of new knowledge and digital technologies from the celebration of partnerships with companies and research institutes. It was observed that the mechanisms to encourage Agtech entrepreneurship are dependent on the resources and capabilities of the agricultural innovation ecosystems where they are inserted, especially the available social capital. Likewise, the success achieved by Agtechs contributes to increasing the visibility and notoriety of the ecosystem. A virtuous cycle of relationships, collaborations and results is established in strengthened digital agricultural innovation ecosystems, supporting the development of an offer of products and services applied to the various links in the agricultural production chains, thus contributing to the evolution of TDC Doutorado Política Científica e Tecnologica Doutora em Política Científica e Tecnológica

“Las sequías que se han presentado variablemente en los últimos años en México se han vuelto un tema de interés y de alerta, ya que afecta severamente la producción agrícola; convirtiéndose en una situación de estudio importante. Es por ello que se buscan soluciones agroecológicas, en las que se impacte positivamente en el área ambiental, con productos locales y económicos, repercutiendo socialmente en el patrimonio de los productores del campo. En el presente trabajo se realizó la caracterización física de las partículas del suelo, por adsorción de nitrógeno y espectroscopia de dispersión de energía; además, se realizaron las curvas de liberación de humedad de tres materiales orgánicos (carbón vegetal, lombricomposta y estiércol de bovino) a dos diferentes tamaños de partícula (≤ 2 mm y 2.1-5 mm), por el método de embudos. Asimismo, se evaluaron sustratos de los materiales orgánicos, a los dos diferentes tamaños de partícula, con suelo y a tres diferentes proporciones: 30/70, 50/50, 70/30% (suelo/material orgánico, v/v), donde se obtuvo la caracterización hidrofísica por medio de la técnica del porómetro. Posteriormente se eligieron los seis sustratos de la mezcla (70/30%) de esta prueba, además, del suelo, donde se evalúo la pérdida de humedad gravimétrica en invernadero, después de la saturación del sustrato.”

Resumo: Para garantir o aumento da competitividade de seus negócios, as organizações redimensionam, de maneira contínua, mecanismos estratégicos orientados ao estreitamento das relações com seus clientes. Nesse contexto, a servitização surge como um modelo estratégico que visa disponibilizar soluções integradas de produtos e serviços ao mercado. No âmbito das cadeias produtivas agroindustriais, com ênfase para a canavicultura, a combinação de produtos e serviços vem contribuindo de forma expressiva para a expansão mercadológica em nível global. O objetivo deste trabalho foi analisar de que modo as estratégias de servitização podem contribuir para estimular a disseminação de tecnologias de agricultura de precisão (TAPs), no conjunto de atividades produtivas presentes na cultura canavieira. Para tal fim, realizou-se uma pesquisa de caráter qualitativo, por meio de um estudo de caso exploratório, em uma cooperativa de plantadores de cana-de-açúcar do estado de São Paulo. Entre os principais resultados, evidenciou-se que a servitização, apesar de ainda caracterizar-se como uma estratégia em fase de construção, assume um papel importante como elemento norteador da inovação e da agregação de valor no segmento agrícola e tende a contribuir, de modo gradativo, para os processos de difusão das TAPs no âmbito da produção canavieira. Abstract: In order to ensure the increase of competitiveness in their businesses, organizations continually resize strategic mechanisms aimed at strengthening relations with their customers. In this context, servitization emerges as a strategic model that aims to provide integrated solutions for products and services to the market. Within the scope of agroindustrial production chains, with an emphasis on sugarcane farming, the combination of products and services has significantly contributed to market expansion at a global level. The main objective of this work was to analyze how servitization strategies can contribute to stimulate the spread of precision agriculture technologies (PATs), in the set of productive activities present in the sugarcane cultivation. To this end, a qualitative research was carried out, through an exploratory case study in a cooperative of sugarcane planters in São Paulo state, Brazil. Among the main results, it became evident that servitization, although still characterized as a strategy under construction, plays an important role as a guiding element of innovation and added value in the agricultural segment, tending to contribute gradually for the diffusion processes of TAPs within the scope of sugarcane production. Made available in DSpace on 2021-06-29T16:00:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 A-servitizac807a771o-e-sua-influe770ncia-2021.pdf: 1287169 bytes, checksum: c2545ef81f6e491aeb15fb77e2506666 (MD5) Previous issue date: 2021 Título em inglês: Servitization and its influence on the diffusion process of precision agriculture technologies in sugarcane production.