Sistema para el diagnóstico de plagas de Solanum tuberosum L. mediante técnicas de inteligencia artificial

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Dunia Pineda Medina
Ileana Miranda Cabrera
Rolisbel Alfonso de la Cruz
Lizandra Guerra Arzuaga
Haymee Canales Becerra
Javier Gonzáles Torres
Saïd Amari

Resumen

Con el objetivo de detectar las plagas del cultivo de la papa, según imágenes de síntomas, se elaboró una plataforma web que facilita el diagnóstico del tizón temprano y tizón tardío a partir de imágenes de hojas afectadas. Se utilizó el lenguaje de programación Python, framework Flask, Bootstrap para los estilos de la plataforma, librerías necesarias y Pycharm, como entorno de desarrollo. El módulo de diagnóstico se implementó a partir de herramientas informáticas para el reconocimiento de imagen e inteligencia artificial, específicamente redes neuronales artificiales. El sistema incluye el registro de monitoreo de campo con las incidencias de plagas, de ahí, que permite incorporar nuevos datos y brindar información sobre el manejo, en correspondencia con la variabilidad del clima. Para validar el diagnóstico, se tomaron imágenes de síntomas confirmados por expertos. El modelo de redes neuronales empleado tuvo una precisión de 94,6 %. En trabajos futuros se incluirá la detección de virus, bacterias y otros hongos, a partir de imágenes. La herramienta es una aplicación novedosa y de gran utilidad en materia de seguridad agroalimentaria, ya que sirve de plataforma coordinada para los fitosanitarios y agricultores relacionados con el cultivo.

Detalles del artículo

Cómo citar
Pineda Medina, D. ., Miranda Cabrera, I. ., Alfonso de la Cruz, R. ., Guerra Arzuaga, L. ., Canales Becerra, H. ., Gonzáles Torres, J. ., & Amari, S. . (2023). Sistema para el diagnóstico de plagas de Solanum tuberosum L. mediante técnicas de inteligencia artificial. Revista De Protección Vegetal, 38, https://cu-id.com/2247/v38e16. Recuperado a partir de https://revistas.censa.edu.cu/index.php/RPV/article/view/1298
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