Sistema web de detección sostenible y recomendación de tratamiento para enfermedades del trigo mediante redes...

Área de la Ciencia:

• Ciencias Agrícolas
• Patología Vegetal
• Visión por Computadora

Sus antecedentes:

• Las enfermedades del óxido del trigo, incluido el óxido amarillo (YR) y el óxido pardo (BR), representan una amenaza significativa para la seguridad alimentaria mundial, causando pérdidas sustanciales de rendimiento.
• El diagnóstico temprano y preciso de estas infecciones fúngicas es crucial para un manejo eficaz de los cultivos y la minimización del impacto económico.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar y evaluar un sistema web que utiliza una Red Neuronal Convolucional (CNN) para la identificación y clasificación rápidas de enfermedades del trigo, específicamente YR y BR.
• Proporcionar a los agricultores una herramienta accesible y fácil de usar para el diagnóstico y manejo oportunos de enfermedades.

Principales métodos:

• Se curó un conjunto de datos de imágenes etiquetadas de plantas de trigo sanas, YR y BR.
• Se entrenó un modelo CNN con este conjunto de datos para la clasificación de imágenes.
• El modelo CNN entrenado se integró en una aplicación web intuitiva, que incluye un módulo de recomendación para el tratamiento de enfermedades.

Principales resultados:

• El modelo CNN logró una alta precisión de clasificación del 96% en la identificación de enfermedades del trigo.
• El sistema web integró con éxito la identificación de enfermedades con un módulo de recomendación de tratamiento.
• La interfaz fácil de usar hace que la herramienta sea práctica para los agricultores.

Conclusiones:

• El sistema web desarrollado basado en CNN ofrece una solución fiable y eficiente para la detección y el manejo tempranos de las enfermedades del óxido del trigo.
• Esta tecnología capacita a los agricultores con una herramienta práctica para proteger los cultivos de trigo, contribuyendo a mejorar la productividad agrícola y la seguridad alimentaria.
• La capacidad del sistema para recomendar tratamientos mejora su utilidad más allá del simple diagnóstico, apoyando la gestión integral de la salud de los cultivos.