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

Arango Londoño, DavidCarvajal Jaramillo, Karen AndreaCastro Collazos, MauricioRiveros Pulgarín, Ramón Siddartha2024-07-302024-07-302024https://vitela.javerianacali.edu.co/handle/11522/3644Las 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.90 p.application/pdfspaMachine LearningClasificación de imágenesCiencia de datosProcesamiento de imágenesPlagasCultivosAguacate Hasstecnología en el sector agroindustrialClassification imagesData scienceImage processingPestsCropsHass avocadotechnology in the agroindustrial sectorModelo 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 Learninghttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcchttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2