DETECCIÓN DE LA ENFERMEDAD DE TIZÓN TARDÍO EN SUS PRIMERAS ETAPAS DE CRECIMIENTO EN IMÁGENES DE CULTIVOS DE PAPAS, MEDIANTE EL USO DE DEEP LEARNING.

Abstract

Esta investigación aborda el tema de la detección de enfermedades en los cultivos de papa del departamento de Santander debido a que la comunidad de agricultores ve muy afectada su producción y calidad por causa de enfermedades como el tizón tardío. Esta comunidad no dispone de tecnologías para el diagnóstico de sus plantas para así de esa manera determinar qué plantas están enfermas y cuales sanas. El objetivo principal de la investigación es detectar la enfermedad de tizón tardío en cultivos de papa, por medio de la técnica Deep Learning aplicada a imágenes digitales, con el fin de generar alertas tempranas al agricultor y mejorar la producción. Se planteó una metodología con enfoque cualitativo, de alcance Descriptivo, haciendo uso de las bibliografías y artículos para extraer información de las variables significativas y valerse de ellas. Se concluyo que, la aplicación web abierta desde un dispositivo móvil, permitió utilizar el modelo seleccionado con mejor efectividad a nivel de la relación Precisión sobre Perdías de manera práctica y sencilla, debido a que solo se necesita enfocar la hoja del cultivo de papa, para realizar la detección en tiempo real.