Browsing by Subject "Crops"

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    Detección de enfermedades en cultivos de banano con imágenes aéreas utilizando un modelo de Deep Learning
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2024) Enríquez Polanco, Jorge Alberto; Rodríguez Reyes, Michael; Tobón Llano, Luis Eduardo
    Este documento presenta un proyecto cuyo objetivo principal es reducir la cantidad de tiempo invertida en el monitoreo de los cultivos de banano, mediante la implementación de modelos de Aprendizaje Profundo (Deep Learning). Estos modelos se han utilizado para detectar y monitorear las enfermedades de Fusarium wilt y Xanthomonas wilt en los cultivos, empleando imágenes de alta resolución en RGB obtenidas por UAV (vehículos aéreos no tripulados). El proyecto se dirige específicamente a pequeños y medianos agricultores, con el propósito de agilizar los procesos de monitoreo de los cultivos de banano y detectar de manera temprana las enfermedades mencionadas. Para lograr este objetivo, se ha desarrollado un prototipo funcional que ha sido probado en cultivos reales. La implementación del prototipo se ha basado en los avances encontrados en el estado del arte relacionado con dispositivos y arquitecturas utilizadas en la implementación de inteligencia artificial en el monitoreo de cultivos. Además, se ha utilizado una base de datos proporcionada por el Centro Internacional de Agricultura Tropical (CIAT), que cuenta con más de 30 mil plantas de banano anotadas y etiquetadas por expertos fitopatólogos. En 3 cuanto a los objetivos cuantitativos, se ha logrado reducir en al menos un 25% el tiempo necesario para el monitoreo de los cultivos de banano, en comparación con los métodos tradicionales utilizados por los agricultores. Para lograr estos objetivos, se ha utilizado la metodología CDIO, que implica comprender inicialmente la situación, necesidad o problema en un contexto específico. A partir de esta comprensión, se ha diseñado una solución que se ha implementado realizando las modificaciones necesarias hasta llegar a la fase operativa del proyecto
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    Modelo predictivo para la identificación de la enfermedad producida por la plaga Heilipus Lauri en el cultivo de aguacate Hass en Colombia, por medio del procesamiento y clasificación de imágenes con aplicación de técnicas de Machine Learning
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2024) Carvajal Jaramillo, Karen Andrea; Castro Collazos, Mauricio; Riveros Pulgarín, Ramón Siddartha; Arango Londoño, David
    Las enfermedades causadas por el insecto-plaga Heilipus Lauri son una de las principales causantes de los daños en los cultivos de aguacate Hass, adicionalmente reducen la calidad de los cultivos al generar problemas fitosanitarios que dificultan alcanzar el potencial exportador de este producto. Por lo cual, el presente proyecto plantea entrenar y evaluar un algoritmo de clasificación de imágenes con el uso de técnicas de aprendizaje automático, con el uso de un banco de imágenes recolectadas por Agrosavia, para la construcción de una herramienta que pueda ser usada por los pequeños y medianos productores de este fruto, que sirva para el control y monitoreo del daño causado por estas plagas. Además, se espera que este proyecto sirva como marco de referencia para futuras investigaciones en el sector agropecuario y académico en el ámbito de procesamiento y clasificación de imágenes.
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    Omics sciences in agriculture. Crop phenomes and microbiomes
    (Sello Editorial Javeriano, 2023) Jaramillo Botero, Andrés; Arango Mambuscay, Carlos Alberto; Aguilar Zambrano, Jaime Alberto