Un enfoque de imágenes hiperespectrales y aprendizaje automático para el diagnóstico rápido y no invasivo de la peste...

Área de la Ciencia:

• Patología vegetal patología vegetal.
• La teledetección es la sensorización remota.
• El aprendizaje automático es el aprendizaje automático.

Sus antecedentes:

• Enfermedad bacteriana de la yuca, causada por *Xanthomonas phaseoli* pv. *manihotis* (Xpm), conduce a importantes pérdidas de rendimiento global.
• La detección temprana y precisa de la enfermedad es crucial para la gestión efectiva y la mitigación del impacto económico.

Objetivo del estudio:

• Investigar la eficacia de la imagen hiperspectral (HSI) junto con algoritmos de aprendizaje automático para detectar cambios fisiológicos en hojas de yuca infectadas con Xpm.
• Evaluar el rendimiento de varios modelos de aprendizaje automático en la clasificación de hojas de yuca sanas versus infectadas utilizando datos espectrales.

Principales métodos:

• Adquisición de imágenes hiperespectrales (400-1000 nm) de 402 hojas de yuca sanas y 450 hojas sintomáticas.
• Calibración de imágenes, normalización espectral y análisis de parámetros espectrales como la reflectancia media y las diferencias espectrales.
• Clasificación utilizando seis modelos de aprendizaje automático: árbol de decisión (DT), bosque aleatorio (RF), máquina vectorial de soporte (SVM), vecinos K-más cercanos (KNN), aumento de gradiente extremo (XGBoost) y perceptrón multicapa (MLP).

Principales resultados:

• Support Vector Machine (SVM) demostró la mayor precisión de clasificación con un 91.41%.
• Multi-Layer Perceptron (MLP) logró una precisión del 87.89%, seguido por XGBoost (79.69%) y RF (77.34%).
• DT y KNN mostraron menores precisiones, con el 71,88% y el 70,31%, respectivamente.

Conclusiones:

• Las imágenes hiperespectrales, especialmente cuando se integran con SVM, proporcionan un método rápido y preciso para diagnosticar la enfermedad bacteriana de la yuca.
• Este enfoque tiene un potencial significativo para aplicaciones de monitoreo y gestión de enfermedades a gran escala en el campo.