Desarrollo de una Herramienta Digital para la Detección de Enfermedades en Hojas de Tomate (Solanum lycopersicum L.) Mediante Aprendizaje Automático. - Gaitán L., Roger O. (Zamorano: Escuela Agrícola Panamericana, 2024)
El cultivo de tomate (Solanum lycopersicum L.) es actualmente uno de los cultivos de hortalizas más importantes a nivel mundial y constituye un producto principal en Honduras debido a su alto valor económico y nutricional. La producción puede verse disminuida por factores fitosanitarios adversos, por lo que el diagnóstico correcto y temprano es clave para implementar un plan de manejo adecuado. Por ello, es necesario contar con una herramienta que permita a los agricultores identificar el tipo de enfermedad que afecta a su cultivo mediante el uso de tecnología agrícola. Este estudio evaluó, mediante aprendizaje automático, dos técnicas de redes neuronales: EfficientNetB5 y YOLOv8, que fueron capaces de detectar enfermedades en hojas de tomate. Para el conjunto de datos, se recopilaron 50,000 imágenes con origen del dataset de PlantVillage y se sometieron a diversas técnicas de aumento para mejorar la robustez, incrementando tanto la cantidad como la calidad de las imágenes. Los distintos modelos lograron identificar nueve enfermedades en las hojas de tomate: Tizón tardío, Tizón temprano, Mancha de la hoja por Septoria, Virus del rizado amarillo del tomate, Mancha bacteriana, Mancha anillada, Virus del mosaico del tomate, Moho de la hoja y Moho polvoriento. Siendo el modelo EfficientNetB5 el que presentó los mejores resultados debido a su alto grado de precisión.
Fitotecnia
Keywords: Betaína; embrión; fosfolípidos; gotas lipídicas; inmunotinción; producción in vitro