Comparación de redes neuronales convolucionales (RNC) para la detección de plagas en el cultivo del durazno en departamento Norte de Santander, Colombia

• Lara-Rodríguez, Luis David ^[1] ; López-Meléndez, Elizabeth ^[2] ; Castellanos-Corzo, Andrés Leonardo ^[3]
  1. [1] Universidad Politécnica de Puebla

     Universidad Politécnica de Puebla

     México

     
  2. [2] Universidad Tecnológica de Huejotzingo
  3. [3] Servicio nacional de aprendizaje SENA

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• Localización: Informador técnico, ISSN 0122-056X, ISSN-e 2256-5035, Vol. 87, Nº. 2, 2023, págs. 150-164
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Comparação do RNC para a detecção de pragas na safra de pêssego no Departamento de Norte de Santander cultivo de pêssego no Departamento de Norte de Santander, Colômbia.
  • Comparison of convolutional neural networks (CNN) for pest recognition in peach crops in Norte de Santander, Colombia
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• Resumen
  • español

    La agricultura de precisión, con el propósito de acrecentar los rendimientos de los cultivos y proteger el medio ambiente circundante, emplea productos destinados a su protección. Dicha medida busca prevenir la aparición de plagas y enfermedades que causan pérdidas económicas o complicaciones de naturaleza cuaternaria, lo que tendría un impacto aún más significativo en la comercialización y producción agrícola. Por este motivo, ha surgido la necesidad de desarrollar herramientas tecnológicas para la detección temprana y el control preventivo, que permitan un manejo de las distintas plagas y enfermedades que afectan dichos cultivos. El aprendizaje automático se ha convertido en una herramienta clave, que brinda soluciones analíticas y computacionales para la detección y/o clasificación de plagas. En este estudio se presenta la propuesta de dos diferentes arquitecturas de redes neuronales convolucionales (RNC), con ayuda del aumento de datos, que posibilita —con un 87 % de precisión— la detección de la severidad de las lesiones provocadas por Roya y Torque en la hoja del durazno. El conjunto de imágenes se obtiene con un dispositivo móvil con cámaras fotográficas de alta resolución, en el municipio de Chitagá, al Norte de Santander.

  • English

    Precision agriculture aimed to increase crop yields while protecting the surrounding environment, uses products for crop protection. This measure seeks to prevent the growth of pests and diseases that cause economic losses or complications of a quaternary nature, which would have an even more significant impact on marketing and agricultural production, which is why the need has arisen to develop technological tools for early detection and preventive control to manage the different pests and diseases that affect these crops. Machine learning has become a key tool to provide analytical and computational solutions for the detection and/or classification of pests. In this study, we present the proposal of two different convolutional neural network (CNN) architectures with the help of data augmentation, allowing us 87 % accuracy in detecting the severity of lesions caused by Peach leaf curl fungus (Torque) and Rust on peach leaves. The set of images is obtained with a mobile device with high-resolution cameras in the municipality of Chitagá in Norte de Santander.

  • português

    Devido à necessidade de aumentar o rendimento das colheitas, para favorecer o meio ambiente, produtos de proteção de culturas têm sido usados para evitar o aparecimento de pragas e doenças que geram perdas, ou complicações de natureza quaternária que impactam muito mais na comercialização e produção na agricultura, o que causou a geração de ferramentas tecnológicas para a detecção de forma preventiva; para o manejo de diferentes pragas e doenças de culturas agrícolas. O manuscrito apresenta o uso de técnicas de aprendizado de máquina, como redes neurais convolucionais e aumento de dados. O manuscrito apresenta o uso de técnicas de aprendizado de máquina, como redes neurais convolucionais e aumento de dados; alguns modelos de arquitetura sequencial com aumento de dados são propostos e comparados com modelos de arquitetura sequencial com aumento de dados. A partir de uma arquitetura sequencial com aumento de dados, são propostos e comparados dois modelos de arquitetura sequencial com aumento de dados que contribuem para a detecção correta de Torque e Ferrugem, que são as principais as principais afetações no declínio da produção de pêssego na área norte de Santander - Colômbia. Santander - Colômbia.