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
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Date
2024
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Publisher
Pontificia Universidad Javeriana Cali
Abstract
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.
Description
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Diseases caused by the insect-pest Heilipus Lauri are one of the main causes of damage to Hass avocado crops. They additionally reduce the quality of the crops by generating phytosanitary problems that make it difficult to achieve the export potential of this product. Therefore, this project proposes to train and evaluate an image classification algorithm with the use of machine learning techniques, with the use of a bank of images collected by Agrosavia, for the construction of a tool that can be used by small and medium producers of this fruit, which serves to control and monitor the damage caused by these pests. Furthermore, it is expected that this project will serve as a framework for future research in the agricultural and academic sector in the field of image processing and classification.
Keywords
Machine Learning, Clasificación de imágenes, Ciencia de datos, Procesamiento de imágenes, Plagas, Cultivos, Aguacate Hass, tecnología en el sector agroindustrial, Classification images, Data science, Image processing, Pests, Crops, Hass avocado, technology in the agroindustrial sector