Abstract:
Debido a que la producción de banano en Ecuador es de las principales fuentes de exportación e ingresos del país, se necesita tener muy buenos cuidados en las plantaciones que se tengan disponibles Hay grandes y pequeños productores de banano y no todos tienen recursos suficientes para poder mantener unos cultivos en perfecto estado Esta investigación aborda una propuesta enfocada a detectar enfermedades o plagas en las plantaciones del banano analizando las hojas de este y haciendo uso de una red neuronal artificial
Se busca poder identificar enfermedades que den sus síntomas a través de las hojas del banano por lo que se enfocará en 2 enfermedades de prueba que son la Sigatoka Negra y el Virus de Rayado del Banano (BSV) Para esto se requiere una base de datos de las hojas que estén en buen estado y las que estén enfermas
Se ofrece una solución al problema del peso de las imágenes mediante el uso de la factorización SVD y así tener archivos más ligeros y con al menos el 90% de la información original para proceder a reducir costos computacionales al utilizar la red neuronal Resnet 34 y ofrecer resultados óptimos que con las imágenes originales
Gracias a lo indicado se puede predecir enfermedades a tiempo sin necesidad de tener conocimientos avanzados en agronomía También como el medio de trabajo es bajo el entorno de Google Colaboratory la propuesta es accesible a cualquier persona que lo dese implementar
