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...

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Autores:
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:
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Acceso en línea:
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Palabra clave:
Rights
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License
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
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spelling Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 InternacionalCopyright (c) 2015 David Camilo Corralesinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Corrales, David Camilo2020-04-16T17:27:53Z2020-04-16T17:27:53Z2015-07-15http://revistas.javeriana.edu.co/index.php/iyu/article/view/673210.11144/Javeriana.iyu19-1.tdcd2011-27690123-2126http://hdl.handle.net/10554/26014El 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.The climate change has caused threats to agricultural production; the extremes of temperature and humidity, and other abiotic stresses are clearly the principal factors of apparition of disease and pest on crops. About the matter, recent research efforts have focused on predicting disease and pest crops using techniques from computer science such as supervised learning algorithms. Therefore in this paper, we present an overview of supervised learning algorithms commonly used in agriculture for the detection of pests and diseases in crops such as corn, rice, coffee, mango, peanut, and tomato, among others, with the aim of selecting the algorithms that give the performance best suited. PDFapplication/pdfapplication/octet-streamengPontificia Universidad Javerianahttp://revistas.javeriana.edu.co/index.php/iyu/article/view/6732/10385http://revistas.javeriana.edu.co/index.php/iyu/article/view/6732/17710Ingenieria y Universidad; Vol 19 No 1 (2015): January-June; 207-228Ingenieria y Universidad; Vol. 19 Núm. 1 (2015): Enero-Junio; 207-228HACIA LA DETECCIÓN DE PLAGAS Y ENFERMEDADES EN CULTIVOS A TRAVÉS DE APRENDIZAJE SUPERVISADOToward detecting crop diseases and pest by supervised learninghttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Artículo de revistahttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1info:eu-repo/semantics/articleArticle10554/26014oai:repository.javeriana.edu.co:10554/260142023-03-29 12:44:01.259Repositorio Institucional - Pontificia Universidad Javerianarepositorio@javeriana.edu.co
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