IAcultivar: Prototipo de aplicación móvil para la detección de la monilia en los cultivos de cacao mediante reconocimiento de imágenes
El cultivo del cacao es uno de los cultivos tropicales de mayor importancia, tanto en el ámbito nacional como internacional. En Colombia, intervienen de forma directa más de 25 mil familias, de las cuales el 90% desarrolla su proceso productivo en condiciones de economía campesina. Datos históricos...
- Autores:
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Rincón Caballero, Andrés Camilo
Rodríguez Calderón, Maryury Julieth
- Tipo de recurso:
- http://purl.org/coar/resource_type/c_f744
- Fecha de publicación:
- 2020
- Institución:
- Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
- Repositorio:
- Repositorio UNAB
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- OAI Identifier:
- oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/22763
- Acceso en línea:
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- Palabra clave:
- Information systems
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Agricultural production
Investigation
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Cocoa
Agriculture
Mobile apps
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Sistemas de información
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Producción agrícola
Investigación
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El cultivo del cacao es uno de los cultivos tropicales de mayor importancia, tanto en el ámbito nacional como internacional. En Colombia, intervienen de forma directa más de 25 mil familias, de las cuales el 90% desarrolla su proceso productivo en condiciones de economía campesina. Datos históricos afirman que en el año 2008, Santander participó en la producción nacional de cacao con el 50%, equivalente a 19 mil toneladas de grano. El factor que más limita la producción de cacao en el país es la presencia de enfermedades, entre las cuales se destacan la monilia (Moniliophthora roreri), la escoba de bruja (Phytophthora sp.), entre otras. Alrededor de 40% de la producción del cacao se ve afectada por la monilia, la cual se prolifera por ambientes de alta humedad, mala fertilización e inadecuado manejo del cultivo por parte de los agricultores, estos factores harán que el cultivo esté débil y expuesto a la incidencia y severidad de la enfermedad causando pérdidas de hasta un 100% de la producción del fruto; estas y muchas otras razones hacen que la monilia sea considerada como la más prevalente y severa en el cultivo de cacao Colombiano. Con esto presente se evidencia la necesidad de una herramienta que ayude a disminuir el impacto de la monilia en los cultivos de cacao, por lo tanto el presente artículo muestra el desarrollo de una aplicación móvil para detectar la presencia de la monilia en los cultivos de cacao y como esta puede ayudar al control de la misma haciendo uso de reconocimiento de imágenes. |
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[1] Deloitte, “Consumo móvil en Colombia.” 2019, [Online]. Available: https://www2.deloitte.com/co/es/pages/technology-mediaand-telecommunications/articles/consumo-movil-encolombia-2019.html. [2] K. Schwaber and J. Sutherland, “La guía de Scrum.” 2017. [3] M. S. Hernández et al., “Factores que afectan la producción de cacao (Theobroma cacao L.) en el ejido Francisco I. Madero del plan chontalpa, Tabasco, México,” Univ. y Cienc., vol. 17, no. 34, pp. 93–100, 2001, [Online]. Available: http://dialnet.unirioja.es/servlet/oaiart?codigo=2339735. [4] C. Javier, C. Sergio, and C. Jairo, “Estado de la moniliasis del cacao causada por Moniliophthora roreri en Colombia,” vol. 63. 2014, [Online]. Available: https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=169932435011. [5] C. Nestor, D. Aquiles, S. Miguel, and R. Alia, “ANÁLISIS ESPACIAL DE LA INCIDENCIA DE ENFERMEDADES EN DIFERENTES GENOTIPOS DE CACAO (Theobroma cacao L.) EN EL YOPAL (CASANARE), COLOMBIA<br>,” Acta Biol. Colomb., vol. 22, 2017, [Online]. Available: https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=319051099010. [6] J. A. Perea, O. L. Ramirez, and A. R. Villamizar, “Caracterización fisicoquímica de materiales regionales de cacao Colombiano,” Biotecnología. Agric. Agroindustrial Sect., Jul. 2011, [Online]. Available: https://www.openaire.eu/search/publication?articleId=revist acauca::78c0e149f4731c2fd2d2f9df5ddabc12. [7] R. Ricardo, “Biodiversidad de ecotipos de Moniliophthora roreri en cacao (Theobroma cacao) clon ccn-51 y la actividad antagonista de PGPR,” 2018. [8] P. A. Tirado-Gallego, A. Lopera-Álvarez, and L. A. RíosOsorio, “Estrategias de control de Moniliophthora roreri y Moniliophthora perniciosa en Theobroma cacao L.: revisión sistemática,” Cienc. y Tecnol. Agropecu., vol. 17, no. 3, pp. 417–430, Sep. 2016, doi: 10.21930/rcta.vol17_num3_art:517. [9] S. R. Dubey and A. S. Jalal, “Fruit and vegetable recognition by fusing colour and texture features of the image using machine learning,” Int. J. Appl. Pattern Recognit., vol. 2, no. 2, pp. 160–181, 2015, doi: 10.1504/IJAPR.2015.069538. [10] G. C. Khadabadi, A. Kumar, and V. S. Rajpurohit, “Identification and classification of diseases in carrot vegetable using Discrete Wavelet Transform,” 2015, pp. 59– 64, doi: 10.1109/ERECT.2015.7498988. [11] Pl@ntNet, “Pl@ntNet Identify.” 2020, [Online]. Available: https://identify.plantnet.org/. [12] A. Rocha, D. C. Hauagge, J. Wainer, and S. Goldenstein, “Automatic fruit and vegetable classification from images,” Comput. Electron. Agric., vol. 70, no. 1, pp. 96–104, 2010, doi: 10.1016/j.compag.2009.09.002 [13] K. Wang, S. Zhang, Z. Wang, Z. Liu, and F. Yang, “Mobile smart device-based vegetable disease and insect pest recognition method,” Intell. Autom. Soft Comput., vol. 19, no. 3, pp. 263–273, Jul. 2013, doi: 10.1080/10798587.2013.823783. [14] T. V. J. Andrés and A. G. A. Mauricio, ““DESARROLLO DE APLICACIÓN MÓVIL PARA LA POSTPRODUCCIÓN Y COMERCIALIZACIÓN DE LA MORA EN LA REGIÓN DE SANTUARIO, ASOCIACIÓN.” . [15] S. C. Jesus, “Diseño de una aplicación Android para la enseñanza de tropismos y adaptaciones vegetales.,” 2015. [16] S. A. Mummah, A. C. King, C. D. Gardner, and S. Sutton, “Iterative development of Vegethon: a theory-based mobile app intervention to increase vegetable consumption,” Int. J. Behav. Nutr. Phys. Act., vol. 13, no. 1, p. 90, 2016, doi: 10.1186/s12966-016-0400-z. [17] S. Mummah, T. N. Robinson, M. Mathur, S. Farzinkhou, S. Sutton, and C. D. Gardner, “Effect of a mobile app intervention on vegetable consumption in overweight adults: a randomized controlled trial,” Int. J. Behav. Nutr. Phys. Act., vol. 14, no. 1, p. 125, Sep. 2017, doi: 10.1186/s12966- 017-0563-2. [18] V. P. Sebastián, “UNIVERSIDAD DE CHILE FACULTAD DE CIENCIAS FÍSICAS Y MATEMÁTICAS DEPARTAMENTO DE CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN.” . [19] J. Xin, L. Mingyong, Z. Kaixuan, J. Jiangtao, M. Hao, and Q. Zhaomei, “Development of vegetable intelligent farming device based on mobile APP,” Cluster Comput., vol. 22, no. S4, pp. 8847–8857, Jul. 2019, doi: 10.1007/s10586-018- 1979-4. [20] Fedecacao, “Guía técnica para el cultivo de cacao.” 2015. |
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El factor que más limita la producción de cacao en el país es la presencia de enfermedades, entre las cuales se destacan la monilia (Moniliophthora roreri), la escoba de bruja (Phytophthora sp.), entre otras. Alrededor de 40% de la producción del cacao se ve afectada por la monilia, la cual se prolifera por ambientes de alta humedad, mala fertilización e inadecuado manejo del cultivo por parte de los agricultores, estos factores harán que el cultivo esté débil y expuesto a la incidencia y severidad de la enfermedad causando pérdidas de hasta un 100% de la producción del fruto; estas y muchas otras razones hacen que la monilia sea considerada como la más prevalente y severa en el cultivo de cacao Colombiano. Con esto presente se evidencia la necesidad de una herramienta que ayude a disminuir el impacto de la monilia en los cultivos de cacao, por lo tanto el presente artículo muestra el desarrollo de una aplicación móvil para detectar la presencia de la monilia en los cultivos de cacao y como esta puede ayudar al control de la misma haciendo uso de reconocimiento de imágenes.The cultivation of cocoa is one of the most important tropical crops, both nationally and internationally. In Colombia, more than 25 thousand families are directly involved, of which 90% develop their production process under conditions of a peasant economy. Historical data affirm that in 2008, Santanderparticipated in the national cocoa production with 50%, equivalent to 19 thousand tons of grain. The factor that most limits the production of cacao in the country is the presence of diseases, among which the monilia (Moniliophthora roreri), the witch's broom (Phytophthora sp.), Among others, stand out. Around 40% of cocoa production is affected by monilia, which proliferates due to high humidity environments, poor fertilization and inadequate crop management by farmers, these factors will make the crop weak and exposed to the incidence and severity of the disease causing losses of up to 100% of fruit production; These and many other reasons make monilia the most prevalent and severe in Colombian cocoa cultivation. With this in mind, the need for a tool that helps to reduce the impact of monilia on cocoa crops is evident, therefore this article shows the development of a mobile application to detect the presence of monilia in cocoa crops. and how it can help to control it by making use of image recognition.Modalidad Presencialapplication/pdfspaGeneración Creativa : Encuentro de Semilleros de Investigación UNABhttp://hdl.handle.net/20.500.12749/14245[1] Deloitte, “Consumo móvil en Colombia.” 2019, [Online]. Available: https://www2.deloitte.com/co/es/pages/technology-mediaand-telecommunications/articles/consumo-movil-encolombia-2019.html.[2] K. Schwaber and J. Sutherland, “La guía de Scrum.” 2017.[3] M. S. Hernández et al., “Factores que afectan la producción de cacao (Theobroma cacao L.) en el ejido Francisco I. Madero del plan chontalpa, Tabasco, México,” Univ. y Cienc., vol. 17, no. 34, pp. 93–100, 2001, [Online]. Available: http://dialnet.unirioja.es/servlet/oaiart?codigo=2339735.[4] C. Javier, C. Sergio, and C. Jairo, “Estado de la moniliasis del cacao causada por Moniliophthora roreri en Colombia,” vol. 63. 2014, [Online]. Available: https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=169932435011.[5] C. Nestor, D. Aquiles, S. Miguel, and R. Alia, “ANÁLISIS ESPACIAL DE LA INCIDENCIA DE ENFERMEDADES EN DIFERENTES GENOTIPOS DE CACAO (Theobroma cacao L.) EN EL YOPAL (CASANARE), COLOMBIA<br>,” Acta Biol. Colomb., vol. 22, 2017, [Online]. 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Pattern Recognit., vol. 2, no. 2, pp. 160–181, 2015, doi: 10.1504/IJAPR.2015.069538.[10] G. C. Khadabadi, A. Kumar, and V. S. Rajpurohit, “Identification and classification of diseases in carrot vegetable using Discrete Wavelet Transform,” 2015, pp. 59– 64, doi: 10.1109/ERECT.2015.7498988.[11] Pl@ntNet, “Pl@ntNet Identify.” 2020, [Online]. Available: https://identify.plantnet.org/.[12] A. Rocha, D. C. Hauagge, J. Wainer, and S. Goldenstein, “Automatic fruit and vegetable classification from images,” Comput. Electron. Agric., vol. 70, no. 1, pp. 96–104, 2010, doi: 10.1016/j.compag.2009.09.002[13] K. Wang, S. Zhang, Z. Wang, Z. Liu, and F. Yang, “Mobile smart device-based vegetable disease and insect pest recognition method,” Intell. Autom. Soft Comput., vol. 19, no. 3, pp. 263–273, Jul. 2013, doi: 10.1080/10798587.2013.823783.[14] T. V. J. Andrés and A. G. A. 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