Rivera, Claudia | Univ. Autonoma De Zacatecas |
Palacios Hernandez, Elvia | Univ. Autonoma De San Luis Potosi |
Trejo Durán, Mónica | Departamento De Estudios Multidisciplinarios, Univ. De Gua |
Vite Chávez, Osbaldo | Unidad Acad. De Ingeniería Eléctrica, Univ. Autónoma De Zacatecas |
Morales Saldaña, Jorge Alberto | Facultad De Ingeniería, Univ. Autónoma De San Luis Potosí |
Resumen: La cenicilla polvorienta es un problema común en los cultivos de cucurbitáceas. Esta enfermedad minimiza el periodo de cosecha, el rendimiento de las plantas y reduce la fotosíntesis causando senescencia en las hojas. Se identificaron 4 niveles de daño (T1-hoja sana, T2-hoja en tiempo de germinación, T3-hoja con primeros síntomas y T4-hoja enferma) de la cenicilla polvorienta en hojas de Cucurbita pepo L (C. pepo L.). Se propone un algoritmo compuesto por 5 etapas para la identificación automática. A través de una base de datos compuesta de firmas espectrales e imágenes tomadas de hojas de C. pepo L., se obtuvieron datos para determinar los niveles de daño identificados. Para este trabajo, se consideraron las firmas espectrales para ser caracterizadas por medio del cálculo de 64 índices de vegetación. Se utilizaron herramientas estadísticas para descartar algunas de las características. Se trabajó con una etapa de clasificación binaria en base a los algoritmos del k-vecino más cercano (KNN) y las máquinas de soporte vectorial (SVM) para resolver casos en que las características resultantes fueran linealmente separables o no linealmente separables. En la etapa final, se planteó un problema de multiclasificación y su evaluación de desempeño. Como resultado, se obtuvo la identificación automática de los datos de entrada a un vector resultante clasificado indicando el nivel de daño de la cenicilla polvorienta en las hojas de C. pepo L.
![Identificación Automática del Nivel de Daño de la Cenicilla Polvorienta](/wp-content/uploads/2022/04/logotipo_amca100.png)
¿Cómo citar?
C. A. Rivera-Romero, E. R. Palacios-Hernández, M. Trejo-Durán, O. Vite-Chávez & J. A. Morales-Saldaña†. Identificación Automática del Nivel de Daño de la Cenicilla Polvorienta a Través de Firmas Espectrales en Plantas de Cucurbita Pepo L. Memorias del Congreso Nacional de Control Automático, pp. 495-500, 2018.
Palabras clave
Firma espectral, espectroscopia, índices de vegetación, Cucurbita pepo L., análisis de varianza, multiclasificación
Referencias
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