Visión artificial en la agricultura de precisión para la identificación de enfermedades en cultivos de arveja Quantum
Fecha
2024-06
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Editor
UPEC
Resumen
La presente investigación titulada "Visión artificial en la agricultura de precisión para
la identificación de enfermedades en cultivos de arveja Quantum" se centra en los
sembríos de arveja Quantum para la detección de enfermedades mediante el uso
de herramientas tecnológicas. El objetivo principal consistió en desarrollar una
aplicación móvil haciendo uso de visión artificial enfocada a la agricultura de
precisión, específicamente dirigida a los sembríos mencionados. El presente
proyecto se llevó a cabo en la provincia del Carchi, con énfasis en el cantón
Montúfar, ciudad de San Gabriel, comunidad La Delicia, donde se identificó un
problema recurrente en la detección temprana de enfermedades como:
antracnosis, fusarium y oídio. La metodología empleada combinó enfoques
cualitativos y cuantitativos. El análisis cualitativo se centró en las características
particulares de las enfermedades, por otro lado, el enfoque cuantitativo se basó en
la información recopilada mediante instrumentos aplicados a 192 agricultores. La
investigación abarcó métodos: descriptivos, explicativos, exploratorios, de campo y
documentales, proporcionando información valiosa para el estudio. En relación con
la detección de enfermedades, se observó que los agricultores la realizaban de
manera empírica, tomando como base su experiencia e identificando las
enfermedades en etapas avanzadas del crecimiento de la planta. Se propuso
entonces, el desarrollo de un aplicativo haciendo uso de algoritmos de visión
artificial con el fin de mejorar el tiempo en la detección de diferentes enfermedades
en el cultivo. Se optó por la metodología ágil XP (Extreme Programming), por su
adaptabilidad en el desarrollo de software mejorando su calidad y capacidad de
ajustarse a los cambios en los requisitos del cliente. Esta metodología por su
versatilidad permitió una comunicación efectiva entre el cliente y el desarrollador,
ajustándose adecuadamente a los objetivos de la investigación
Descripción
Palabras clave
Visión Artificial, Agricultura de precisión, metodología XP.
Citación
COM-130