Detección de SIGATOKA NEGRA en cultivos de plátano mediante procesamiento digital de imágenes y visión por computador

Abstract

En el 2012 El Instituto Colombiano Agropecuario (ICA) confirmó que las 23.304 hectáreas de plátano sembradas en Risaralda fueron afectadas por la ola invernal. Según estudios realizados, estos cultivos, que ocupan el segundo renglón de la economía del departamento y de los cuales dependen al menos unas 10.000 familias campesinas, presentan una alta incidencia y severidad en problemas fitosanitarios como la Sigatoka negra [48]. Por tal motivo en este proyecto de investigación se plantea una solución más rápida para la detección de sigatoka negra en los cultivos de plátano basado en el procesamiento digital de imágenes y visión por computador donde el PDI tendrá el propósito de modificar la información visual para obtener mejores resultados o para aislar algunas características particulares de las imágenes [15], sin embargo, solo con modificar los parámetros contenidos en la imagen y extraer las características propias de cada una, no resulta ser suficiente y por ende se hace uso de un método clasificador de imágenes el cual tiene el objetivo de efectuar una validación entre las características contenidas en una imagen determinada y las características con las cuales se entrena el método de clasificación [49] para dar paso así a una clasificación en un estado de infección determinado.