Gestión de un sistema de visión artificial para la detección de los daños causados por plagas en el cultivo de palto utilizando un drone

Abstract

La visión artificial es capaz de resolver problemas del sector agrícola, siendo uno de estos, el suministro de agroquímicos incorrectos por la deficiencia de identificar una plaga basada en la percepción visual, por ello esta investigación tiene como objetivo el desarrollo de un sistema de visión artificial que permita detectar con precisión las plagas bicho de cesto y arañita roja presentes en el cultivo de palto de una empresa agroindustrial; asimismo, proveer una serie de medidas correctivas para su tratamiento. Este estudio tuvo carácter exploratorio y descriptivo, a través de la observación, consulta e implementación de visión por computador con imágenes captadas por un drone Mavic2 Zoom, a su vez, se utilizó la plataforma Anaconda-Spyder (Python 3.6) y ciertas librerías, como: OpenCV, que contiene algoritmos para la detección de objetos y segmentación por color; Numpy, para el análisis matricial y Machine Learning, para su clasificación. Se determinó el algoritmo Random forest como el modelo de predicción adecuado para clasificar y verificar el estado de infestación de plagas en las hojas de palto, obteniendo un porcentaje promedio de precisión de 100%; por último, se implementó la visión artificial y se detectó la infestación de plagas bicho de cesto y arañita roja.