Repositorio de la Universidad Industrial de Santander
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Design of the detection chain for the laboratory prototype of the ANFA hyperspectral camera of the 3-unit LEOPAR CubeSat mission
No full textEsta tesis de maestría presenta un estudio integral sobre el desarrollo y la fase inicial de implementación de la cámara hiperespectral ANFA, diseñada como carga útil para la misión LEOPAR. Esta misión se centra en la teledetección de áreas deforestadas y vegetación dentro del territorio colombiano. La investigación detalla el diseño de la cadena de detección basada en un modelo radiométrico y simulaciones de la Relación Señal-Ruido (SNR), validando la selección del detector ANFA. Además, la tesis incluye avances en el subsistema electrónico de la cámara hiperespectral, desarrollados como un prototipo de laboratorio. También se propone el establecimiento de un laboratorio espacial en la Universidad Industrial de Santander para su desarrollo posterior. Los hallazgos representan un progreso significativo en la implementación de ANFA y contribuyen al desarrollo científico y aeroespacial en Colombia. Este proyecto proporciona una herramienta para analizar el rendimiento espectral de las cargas útiles antes de su lanzamiento al espacio, ofreciendo un gran potencial para el diseño de futuras misiones satelitales en el país.MaestríaMagíster en Ingeniería ElectrónicaThis master's thesis presents a comprehensive study on the development and initial phase of implementation of the ANFA hyperspectral camera, designed as a payload for the LEOPAR mission. This mission focuses on the remote sensing of deforested areas and vegetation within Colombian territory. The research details the design of the detection chain based on a radiometric model and Signal-to-Noise Ratio (SNR) simulations, validating the selection of the ANFA detector. Additionally, the thesis includes advancements in the electronic subsystem of the hyperspectral camera, developed as a laboratory prototype. It also proposes the establishment of a space laboratory at the Universidad Industrial de Santander for further development. The findings represent significant progress in the implementation of ANFA and contribute to the scientific and aerospace development in Colombia. This project provides a tool for analyzing the spectral performance of payloads before their launch into space, offering great potential for the design of future satellite missions in the country.https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0001830949https://orcid.org/my-orcid?orcid=0000-0001-9018-618
Predicción del crecimiento de un cultivo de Coffea arabica por medio de inteligencia artificial para la agricultura de precisión implementado en el dispositivo Farmbot
No full textLa automatización es el futuro y el objetivo en todos los ámbitos de ingeniería, y los cultivos
agrícolas no son ajenos al mismo. Por ello, desde tiempo atrás, se ha estado desarrollando la
agricultura de precisión; uno de sus retos es la segmentación de imágenes, ya que para tener un
monitoreo permanente es necesario la limpieza y clasificación de las imágenes proporcionadas
por la sensórica que supervisa al cultivo. Esta investigación propone una metodología para la
segmentación de la planta de coffea arabica. Las imágenes utilizadas provienen de un conjunto
de datos creado en un proyecto anterior con la ayuda de un dispositivo Farmbot. Se desarrolló
una red neuronal utilizando aprendizaje profundo con el modelo U2-Net. Se introdujo una base
de datos de 5427 imágenes en la que la planta de café está rodeada de vegetación y maleza. Estos
elementos se presentan como objetos destacados que dificultan la segmentación, ya que se
interpretan como ruido al procesar las imágenes. Sin embargo, esta característica también
fortalece la red neuronal, ya que desarrolla la capacidad de distinguir entre la vegetación común
y la planta de coffea arabica. Los resultados de la segmentación muestran una precisión del 67%.
Con los datos obtenidos por las imágenes segmentadas y las condiciones de su entorno, se realizó
una predicción del crecimiento de las plantas, obteniendo una función del crecimiento muy
similar a la real.PregradoIngeniero MecánicoAutomation is the future and the goal in all engineering fields, and agricultural crops are no stranger to it. For this reason, precision agriculture has been developing for some time now; one of its challenges is image segmentation, since in order to have a permanent monitoring it is necessary to clean and classify the images provided by the sensor system that supervises the crop. This research proposes a methodology for the segmentation of the coffea arabica plant. The images used come from a dataset created in a previous project with the help of a Farmbot device. A neural network was developed using deep learning with the U2-Net model. A database of 5427 images was introduced in which the coffee plant is surrounded by vegetation and weeds. These elements are presented as prominent objects that make segmentation difficult, as they are interpreted as noise when processing the images. However, this feature also strengthens the neural network, as it develops the ability to distinguish between common vegetation and the coffea arabica plant. The segmentation results show an accuracy of 67%. With the data obtained from the segmented images and the conditions of their environment, a prediction of plant growth was made, obtaining a growth function very similar to the real one
Evaluation of Perovskite Coatings Using Artificial Intelligence to Improve the Efficiency of Solar Cells
No full textLas celdas solares de perovskita son de gran interés por sus propiedades fotoeléctricas. En este trabajo se entrenaron 5 diferentes modelos de aprendizaje automático (LSTM, bosques aleatorios, SVM, gradient boosting y XGBoost) en lenguaje Python con un conjunto de datos de entrada categóricos referentes a la fabricación de celdas de perovskitas, como lo son los materiales de las capas de transporte de huecos y de electrones, la perovskita fotovoltaica usada y su proceso de deposición, material contacto electrónico trasero, anti-solvente y solución precursora, para llevar a cabo tareas de regresión con la eficiencia de las celdas como variable objetivo . Luego de la evaluación de los modelos, se identificó el modelo de bosques aleatorios como el más apropiado entre los estudiados debido su capacidad de ajuste a los datos reales y su tiempo. Con este modelo se logró una caracterización satisfactoria de celdas solares de perovskita según su eficiencia de conversión energética teniendo datos de sus parámetros de fabricación, pero con resultados deficientes en la obtención de las mejores combinaciones de parámetros para maximizar dicha eficiencia. Se aconseja llevar a cabo nuevos estudios con diferentes enfoques para obtener modelos capaces de cumplir con esta tarea de forma eficaz.PregradoIngeniero MecánicoPerovskite solar cells are of great interest nowadays due to their photoelectric properties. In this work, five different machine learning models (LSTM, random forests, SVM, gradient boosting and XGBoost) were trained in Python language with a set of categorical input data concerning the manufacture of perovskite cells, such as the electron and hole transport layer materials, the photovoltaic perovskite used and its deposition process, electronic back contact material, anti-solvent, and precursor solution, in order to perform regression tasks with cell efficiency as the target variable. After evaluating the different models, the random forest model was identified as the most appropriate among those studied due to its ability to fit the real data and its run time. With this model, a satisfactory characterisation of perovskite solar cells according to their energy conversion efficiency was achieved using data on their manufacturing parameters, but with poor results in obtaining the best combinations of said parameters to maximise this efficiency. It is advisable to conduct further studies with different approaches to obtain models capable of fulfilling this task efficiently
Spatial and temporal variation of phytoplankton richness and composition in floodplain lakes of the Middle Magdalena, Santander
No full textLas ciénagas son ecosistemas biodiversos y productivos que brindan servicios ecosistémicos esenciales, pero enfrentan presiones antropogénicas que alteran sus condiciones ambientales y biodiversidad. Esto resalta la necesidad de herramientas sensibles para monitorear su estado ecológico. Tradicionalmente, la riqueza de especies ha sido empleada como indicador de cambios ambientales; sin embargo, puede ser limitada, ya que puede mantenerse constante si las extinciones locales se compensan con la llegada de nuevas especies. Además, las especies raras suelen estar determinadas por procesos estocásticos y aportan poca información sobre el ambiente. En contraste, la composición de especies constituye una medida más robusta para detectar variaciones en la comunidad. En este estudio se evaluó la sensibilidad de la riqueza y la composición fitoplanctónica para detectar la variación espacial y temporal del ambiente en tres ciénagas del Magdalena Medio santandereano. Se realizaron muestreos en aguas altas y bajas durante 2022 (n = 24), colectando muestras de fitoplancton y registrando variables fisicoquímicas. Un análisis de componentes principales evidenció diferencias ambientales entre ciénagas y temporadas. Las curvas de rarefacción mostraron que solo q1 (especies típicas) discriminó la variación ambiental. La PERMANOVA (distancia de Jaccard) reveló diferencias significativas en la composición entre ciénagas y periodos (f = 3,59; p < 0,001). Los modelos lineales generalizados confirmaron que la composición fue mejor explicada por el ambiente en comparación con la riqueza. Finalmente, el análisis IndVal identificó conjuntos de especies indicadoras particulares para cada ciénaga, reflejando sus condiciones ambientales. En conclusión, los resultados evidencian que la composición de especies y la riqueza ajustada al excluir especies raras constituyen herramientas eficaces para el monitoreo fitoplanctónico. Este enfoque representa una alternativa prometedora para fortalecer las estrategias de seguimiento y gestión de las ciénagas del Magdalena Medio santandereano.PregradoBiólogoFloodplain lakes are highly biodiverse and productive ecosystems that provide important ecosystem services but face anthropogenic pressures that alter their environmental conditions and affect their biodiversity, highlighting the need for effective tools to monitor their ecological status. Species richness has traditionally been used as an indicator of environmental change; however, it may not adequately reflect community variation, as it can remain constant if local extinctions are balanced by the arrival of new species. Moreover, rare species are often determined by stochastic processes and provide little information about environmental conditions. Therefore, species composition is expected to be a more effective tool to indicate environmental changes. In this study, we evaluated the sensitivity of richness and composition of phytoplankton communities to detect spatial and temporal environmental variation in three floodplain lakes of the Middle Magdalena River, Colombia. Sampling was conducted during high and low water periods of 2022 in three lakes, each with four stations (n = 24). Phytoplankton samples were collected and physicochemical variables were measured. A principal component analysis revealed environmental differences among lakes and seasons. Rarefaction analyses for q0 (total richness), q1 (typical species), and q2 (dominant species) showed that only q1 clearly discriminated environmental variation. A PERMANOVA (Jaccard distance) revealed significant differences in species composition among lakes and periods (f = 3.60; p < 0.001). Generalized linear models (GLM) fitted to richness and composition (PCoA) showed lower explanatory power of environmental variables for richness compared to composition. Finally, the IndVal analysis indicated that each lake presented a set of indicator species reflecting its environmental conditions. Our results suggest that species composition, and richness when rare species are excluded, are effective tools for assessing ecological changes in phytoplankton communities of floodplain lakes in the Middle Magdalena River basin
Taxonomic Study of Section Lepidoneuron, Genus Amauropelta (THELYPTERIDACEAE) in High-Mountain Regions of Santander’s Department
No full textAmauropelta es el género más diverso de la familia Thelypteridaceae, con 233 especies distribuidas en cuatro subgéneros reconocidos. Uno de ellos, el subgénero Amauropelta incluye la sección Lepidoneuron, la cual ha presentado históricamente retos en cuanto a la delimitación de especies. Recientes investigaciones en los páramos de Santander y Colombia han revelado dos nuevas combinaciones taxonómicas: Amauropelta sunduei y Amauropelta atropurpurea, especies endémicas de los Andes colombianos; además de una nueva sinonimia y un nuevo registro de distribución para Amauropelta laevigata. En esta investigación se presentan
descripciones morfológicas, fotografías macro y micro, un estado preliminar de conservación para las especies restringidas a Colombia Altoandina, así como mapas de distribución y una clave dicotómica para la determinación de especies.PregradoBiólogoAmauropelta stands as the most diverse genus of Thelypteridaceae, with 233 species in four recognized subgenera. Among these, subgen. Amauropelta includes sect. Lepidoneuron, which has historically presented challenges in species delineation. Recent explorations in Sandtander and Colombian páramos have uncovered the need for two new combinations from the region: Amauropelta sunduei and Amauropelta atropurpurea; besides a new synonym and a new distribution record for Amauropelta laevigata. We present morphologic descriptions, macro- and microphotographs, preliminary conservation status for species restricted to High Andean Colombia, distribution maps, and a key for all species discussed
Preparation of a spicy sauce (ají - paprika) based on fruit (Tommy mango, strawberry and pineapple) in the municipality of San Martin, Cesar
No full textEste proyecto surge de la necesidad evidenciada e informada de los pequeños productores de la zona (sur del Cesar), para comercializar sus productos, más exactamente de las frutas (fresa, Mango Tommy, piña Oromiel), lo cual dan como resultado pérdidas de una parte de sus cosechas. Por tal motivo se plantea la elaboración de una salsa picante (ají paprika) a base de fruta (mango tommy, fresa y piña), que permita darles valor agregado a estos productos. Al momento de utilizar las frutas se toma como referencia la carta de colores para la caracterización de cada
una, es decir para la fresa y mango Tommy en un estado de madurez es # 5, en cambio para la piña Oromiel su estado de madurez es # 4 y dio como resultado un sabor agradable y el deseado. Para concluir se realizaron pruebas sensoriales donde el producto fue aceptado por las personas en cada referencia, como su sabor, aroma y textura. Así mismo se le realizaron pruebas microbiológicas y fisicoquímicas por el
laboratorio LABALIME SAS. Las cuales evidencian que la salsa elaborada cumple con los parámetros establecidos en la normatividad legal vigente. De esta manera se genera para la región un producto agradable a la hora de consumirlo e innovador que
puede competir con otras salsas.This project arises from the evidenced and informed need of small producers in the area (south of Cesar), to market their products, more precisely fruits (strawberry, Tommy Mango, Oromiel pineapple), which result in losses of part of their crops. For this reason, the elaboration of a spicy sauce (chili paprika) based on fruit (mango tommy, strawberry and pineapple) is proposed, which allows adding value to these products. When using the fruits, the color chart is taken as a reference for the characterization of each one, that is, for the Tommy strawberry and mango in a state of maturity it is # 5, on the other hand, for the Oromiel pineapple its state of maturity is # 4 and resulted in a pleasant and desired taste. To conclude, sensory tests were carried out where the product was accepted by people in each reference, such as its flavor, aroma and texture. Likewise, microbiological and physicochemical tests were carried out by the LABALIME SAS laboratory. Which show that the elaborated sauce complies with the parameters established in the current legal regulations. In this way, a pleasant and innovative product is generated for the region that can compete with other sauces.PregradoAdministrador Agroindustria
Performance Analysis of Operations Scheduling Based on Sustainability Measures in Organizations: A Systematic Literature Review
No full textLa integración de medidas de sostenibilidad en la programación de operaciones es un aspecto fundamental para alcanzar un desarrollo sostenible en las organizaciones generadoras de bienes, que enfrentan una fuerte presión por parte de sus grupos de interés cada vez más exigentes frente a la crítica situación ambiental y social que aqueja la realidad contemporánea, y que impone la adopción de enfoques sostenibles en la producción. De ahí que, en la presente investigación se desarrolle una revisión sistemática de la literatura con el propósito de caracterizar teorías, enfoques y metodologías en torno al desempeño de la programación de operaciones con base en medidas de sostenibilidad en las organizaciones documentadas en la literatura científica. A partir de esta investigación se presentan las diferentes tendencias en torno a los enfoques sostenibles en la programación de producción en sistemas de manufactura como job shop, flow shop, parallel machine y single machine, y que permiten responder a los retos impuestos tanto por los entes gubernamentales como por sus clientes en el cumplimiento de los objetivos de desarrollo sostenible. Los enfoques sostenibles preponderantes en la comunidad científica en este documento son: el enfoque de eficiencia energética, el enfoque de reducción de huella de carbono y el enfoque de bienestar social. Estos revelan el desempeño de estas medidas de sostenibilidad en organizaciones manufactureras mediante estrategias como la secuenciación óptima de los trabajos, entre otros. Por este motivo, los resultados emanados de este proceso investigativo inherentemente se constituyen en
fundamento para la toma de decisiones a nivel operativo para las empresas manufactureras que quieran optimizar su producción de forma responsable.PregradoIngeniero IndustrialThe integration of sustainability measures in operations scheduling is a fundamental aspect to achieve sustainable development in goods-generating organizations, which face strong pressure from their increasingly demanding stakeholders in the face of the critical environmental and social situation that plagues contemporary reality, and which requires the adoption of sustainable approaches in production. Therefore, in this research, a systematic review of the literature is developed with the purpose of characterizing theories, approaches and methodologies around the performance of operations programming based on sustainability measures in organizations documented in the scientific literature. Based on this research, the different trends around sustainable approaches in production programming in production systems such as job shop, flow shop, parallel machine and single machine are presented, which allow responding to the challenges imposed by government entities and their clients in meeting sustainable development goals. The predominant sustainable approaches in the scientific community in this document are energy efficiency, carbon footprint reduction, and social welfare. These reveal the performance of these sustainability measures in manufacturing organizations through strategies such as optimal job sequencing, among others
A Deep Distillation Algorithm for Non-linear Gradient Preconditioning in Inverse Problems
No full textLos algoritmos de reconstrucción que combinan optimización y regularización permiten la integración de los modelos físicos bien definidos con eliminadores de ruido para resolver problemas inversos en imagenología. Sin embargo, la solución del término de fidelidad de datos plantea desafíos significativos debido a la matriz de adquisición mal condicionada ocasionada por las restricciones físicas en el sistema de adquisición. Los algoritmos han adoptado técnicas de preacondicionamiento para abordar el mal condicionamiento, mejorando así la optimización del término de fidelidad y la velocidad de convergencia. No obstante, los diseños actuales del operador de preacondicionamiento (PO) se basan en la estructura de la matriz de adquisición o en diseños de extremo a extremo, lo que puede limitar el rendimiento, debido a que la estructura puede ser suboptima y por el desvanecimiento del gradiente, respectivamente. Por lo tanto, introducimos la destilación de conocimiento (KD) en algoritmos para diseñar un preacondicionamiento del gradiente no lineal (D2GP) mediante la guía controlada de un algoritmo mejor condicionado. Se construyó un algoritmo maestro (TA) que emplea una matriz de adquisición simulada (virtual) con pocas restricciones físicas —solo factible en simulaciones—, lo que permite un alto rendimiento en la recuperación. El algoritmo estudiante (SA) utiliza una matriz de adquisición físicamente factible, que limita el rendimiento en la recuperación. El PO se diseña de tal manera que, al integrarse en el SA, puede alcanzar un rendimiento similar al del TA. Se diseñaron diferentes funciones de pérdida de destilación para transferir distintas propiedades del TA al SA. Se validó el diseño propuesto del PO en varias modalidades de imagenología, tales como la resonancia magnética, la cámara de un solo píxel y superresolución.MaestríaMagíster en Ingeniería de Sistemas e InformáticaRecovery algorithms that combine optimization and regularization enable the integration of well-defined physical forward models with state-of-the-art denoisers to solve imaging inverse problems. However, solving the data fidelity term poses significant challenges due to the ill-conditioned sensing matrix caused by physical constraints in the acquisition system. Algorithms have adopted preconditioning techniques to address the ill-conditioning, enhancing the data fidelity optimization and the convergence speed. However, current designs for the preconditioning operator (PO) are often based on the structure of the sensing matrix or designed in an end-to-end manner, which may limit performance, due to suboptimal structure or the gradient vanishing, respectively. Thereby, knowledge distillation (KD) is introduced in algorithms to design a nonlinear gradient preconditioning (D2GP) through the controlled guidance of a best-conditioned algorithm. A teacher algorithm (TA) was constructed, it employs a simulated (virtual) sensing matrix with few physical constraints—only feasible in simulations—allowing for high recovery performance. The student algorithm (SA) uses a physically feasible sensing matrix, which typically limits the recovery performance. The PO is designed so that when integrated into the SA, it can have a performance similar to the TA. Different distillation loss functions to transfer different properties of the TA to the SA were designed. The proposed PO design was validated in several imaging modalities such as magnetic resonance imaging, single-pixel camera, and super-resolution imaging.https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0002103823https://orcid.org/my-orcid?orcid=0000-0003-4518-861Xhttps://scholar.google.com/citations?user=7m8Jaj4AAAAJ&hl=e
Strategic Marketing Plan For Bosques De Cacao Tour Operator Under A Sustainable Approach
No full textTítulo: Plan Estratégico De Marketing Para El Operador Turístico Bosques De Cacao Bajo Un
Enfoque Sostenible*
Autor: Zayra Lizeth Parra Beltrán**
Palabras Clave: Plan Estratégico, Producción de cacao, Marketing, Turismo Rural, Enfoque
Regenerativo
Descripción:
El objetivo de este documento es diseñar un plan estratégico de marketing para el operador
turístico Bosques de Cacao en El Carmen de Chucuri, municipio de Santander ubicado en la
provincia Yariguies, tomando a consideración el papel tan fundamental que presentan las nuevas
variaciones en el mercado turístico.
La técnica de investigación que se aplico fue cualitativa en cuanto al diagnóstico para
visualizar la situación y los procesos actuales que ha tenido Bosques de Cacao como operador
turístico. Para identificar conceptos como la demanda y oferta en el mercado internacional de
producción del cacao, además de la creación de una propuesta en marketing digital, y el diseño de
un producto turístico, se emplearon técnicas de investigación mixta apoyadas en encuestas,
entrevistas y análisis de observación.PregradoProfesional en TurismoTitle: Strategic Marketing Plan For Bosques De Cacao Tour Operator Under A Sustainable
Approach*
Author(s): Zayra Lizeth Parra Beltrán **
Key Words: Strategic Plan, Cocoa Production, Marketing, Rural Tourism, Regenerative
Approach.
Description:
The objective of this document is to design a strategic marketing plan for the tour operator
Bosques de Cacao in El Carmen de Chucuri, municipality of Santander located in the Yariguies
province, taking into consideration the fundamental role of new variations in the tourism market.
The research technique to be developed will be qualitative in terms of diagnosis to visualize
the situation and the current processes that Bosques de Cacao has had as a tour operator. To identify
concepts such as demand and supply in the international cocoa production market, in addition to
the creation of a digital marketing proposal and the design of a tourism product, mixed research
techniques supported by surveys, interviews and observation analysis were used
Implementation of Tithonia diversifolia in different harvesting times as a food alternative for fattening pigs
No full textLos cerdos se reconocen como una de las especies más eficientes en producción cárnica, pero su alimentación representa cerca del 80% de los costos totales de producción; por tanto la implementación de plantas forrajeras en la alimentación animal es una alternativa que permite un rendimiento productivo apropiado sin alterar el estado fisiológico ni el bienestar del animal; siendo así la Tithonia diversifolia una planta idónea por sus diferentes características favorables. El objetivo principal de la presente investigación fue evaluar la implementación de T. diversifolia en diferentes tiempos de cosecha coma alternativa de alimentación para cerdos en etapa de ceba. Para lo cual se estableció un cultivo de 500 plantas de T diversifolia cosechada a los 100 y 120 días después del corte de uniformidad donde se evaluó la producción de biomasa y contenido nutricional, tenidos en cuenta para la elaboración de las dietas. En el estudio se manejaron 9 cerdos machos F1 Landrace x Pietrain (60±65kg/peso inicial) en lotes de 3 animales; distribuidos en corrales individuales. Se establecieron tres tratamientos T0: Dieta comercial, T1: Dieta balanceada con la inclusión del 20% de harina de T. diversifolia a los 100 días de cosecha. T2: Dieta balanceada con la inclusión del 20% de harina de T. diversifolia a los 120 días de cosecha y se evaluaron variables como ganancia diaria de peso, índice de conversión alimenticia, digestibilidad y costos de producción. Obteniendo en el cultivo una producción de biomasa de 44,10ton/ha/año y en los animales se obtuvo diferencia significativa entre los tratamientos (p<0.05), donde T0 presento un X̅GP de 0,85±0,02Kg/día; X̅ICA de 2,39±0,06 Kg/día; X̅dig. Proteína de 72,93±2,17%; X̅CC de 5726,0±142,82/kg. Thus showing that T0 presented the best values in most of the variables studied and also obtained the highest value in terms of production costs