HACIA LA DETECCIÓN DE PLAGAS Y ENFERMEDADES EN CULTIVOS A TRAVÉS DE APRENDIZAJE SUPERVISADO
El cambio climático ha provocado amenazas a la producción agrícola; los cambios extremos de temperatura y humedad, y otros factores de estrés abióticos contribuyen a la aparición de enfermedades y plagas en los cultivos. En este sentido, recientes esfuerzos de investigación se han enfocado en la pre...
- Autores:
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Corrales, David Camilo
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2015
- Institución:
- Pontificia Universidad Javeriana
- Repositorio:
- Repositorio Universidad Javeriana
- Idioma:
- eng
- OAI Identifier:
- oai:repository.javeriana.edu.co:10554/26014
- Acceso en línea:
- http://revistas.javeriana.edu.co/index.php/iyu/article/view/6732
http://hdl.handle.net/10554/26014
- Palabra clave:
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
| Summary: | El cambio climático ha provocado amenazas a la producción agrícola; los cambios extremos de temperatura y humedad, y otros factores de estrés abióticos contribuyen a la aparición de enfermedades y plagas en los cultivos. En este sentido, recientes esfuerzos de investigación se han enfocado en la predicción de plagas y enfermedades en cultivos haciendo uso de algoritmos de aprendizaje supervisado. En este artículo es presentada una revisión bibliográfica de los algoritmos de aprendizaje supervisado más utilizados para la detección de plagas y enfermedades en cultivos como: maíz, arroz, café, mango, maní, tomate, entre otros, con el objetivo de seleccionar los algoritmos con mejor rendimiento para el sector agrícola. |
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