Resumen

CAMPOS-FERREIRA, Ulises Enrique; GONZALEZ-CAMACHO, Juan Manuel  y  CARRILLO-SALAZAR, Alfredo. Identificación automática de enfermedades en frutos de aguacate con base en máquinas de aprendizaje y descriptores cromáticos. Rev. Chapingo Ser.Hortic [online]. 2023, vol.29, n.3, pp.115-130.  Epub 26-Ene-2024. ISSN 2007-4034.  https://doi.org/10.5154/r.rchsh.2023.04.002.

La identificación oportuna de problemas fitosanitarios en cultivos agrícolas es esencial para reducir pérdidas de producción. Los algoritmos de inteligencia artificial facilitan su identificación rápida y confiable. En esta investigación, se evaluaron tres clasificadores de aprendizaje: bosque aleatorio (RF), máquina de soporte vectorial (SVM) y perceptrón multicapa (MLP), para identificar tres clases objetivo (frutos sanos, antracnosis [Colletotrichum spp.] y roña [Sphaceloma perseae]) a partir de imágenes digitales de frutos. Se compararon dos técnicas de extracción de descriptores de color (selección por región y submuestreo de imágenes) con el clasificador RF, y se obtuvo una precisión global de clasificación (ACC) de 98±0.03 % con selección por región, y de 84±0.08 % con submuestreo. Posteriormente, los clasificadores se evaluaron con descriptores de color extraídos con selección por región. RF y MLP fueron superiores a SVM, con una ACC de 98±0.03 %. La roña y la antracnosis se identificaron con un puntaje F1 de 98 %. El alto desempeño de los clasificadores muestra el potencial de aplicación de los paradigmas de inteligencia artificial para identificar problemas fitosanitarios en cultivos agrícolas.

Palabras llave : Persea americana; Sphaceloma perseae; Colletotrichum spp.; aprendizaje automático; inteligencia artificial..

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