Desarrollo de algoritmos de tratamientos digital de imágenes para la identificación de enfermedades y la caracterización de variables en cultivos de papa.

Abstract

En la agricultura el control y el manejo de enfermedades, tiene un papel importante en la mejora del rendimiento, calidad de la cosecha y minimización de pérdidas para los agricultores. En este trabajo se presentan diferentes herramientas del procesamiento digital de imágenes y aprendizaje automático que se pueden aplicar a la detección de enfermedades en las hojas del cultivo de la papa, específicamente las dos enfermedades que se presentan con mayor frecuencia, tizón tardío y tizón temprano. Las técnicas que se aplicaron están basadas en el algoritmo de segmentación K-means, de los cuales se tomaron las partes enfermas de la hoja y por medio del algoritmo matriz de concurrencia de nivel de gris, se extrajeron los parámetros con los cuales se entrenaron los algoritmos de clasificación. Se compraró el rendimiento de los algoritmos, bosque aleatorio, matriz de soporte vectorial, y redes neuronales, aplicado al mismo conjunto de datos de prueba de hojas de papa. Para lo cual el algoritmo de redes tuvo una precisión mayor. Todo esto implementado en Matlab en la interfaz de App Designer.