Detección temprana de la Sigatoka Negra en hojas de banano mediante imágenes hiperespectrales: Un enfoque aplicando los métodos PLS-PLR y HS-BIPLOT


Abstract:

[ES] INTRODUCCIÓN El banano (musa spp) es uno de los productos agrícolas más cultivados en el mundo y es el principal producto agrícola en muchos países. Por sus beneficios nutricionales, esta fruta tropical es considerada un producto básico y contribuye a la seguridad alimentaria en gran parte de los países en desarrollo. Sus principales centros de producción están ubicados en Asia, América Central, Sudamérica y África, siendo los principales países exportadores de la fruta Ecuador, Filipinas, Guatemala, Costa Rica, Colombia y Honduras, en ese orden (Yeturu et al. 2016; FAO 2017). Las plantaciones de banano son afectadas por una serie de problemas fitosanitarios entre los cuales se destaca la Sigatoka negra (BLSD, por sus siglas en ingles Black Sigatoka Disease), enfermedad foliar considerada la principal amenaza de la producción bananera por su impacto devastador que causa pérdidas de hasta 80% de los rendimientos. BLSD es originada por el hongo patógeno Pseudocercospora fijiensis (Perera, Kelaniyangoda, & Salgadoe, 2013) y su desarrollo ocasiona necrosis de la planta en seis estados sintomáticos...

Año de publicación:

2020

Keywords:

    Fuente:

    googlegoogle

    Tipo de documento:

    Other

    Estado:

    Acceso abierto

    Áreas de conocimiento:

    • Ciencia agraria
    • Aprendizaje automático

    Áreas temáticas:

    • Programación informática, programas, datos, seguridad
    • Medicina y salud
    • Física aplicada