Redes neuronales convolucionales para la detección y control de plagas en cultivos agrícolas de café, Piura 2025 - Huancas Peña, Gean Carlos (2025)
La presente investigación contribuye al Objetivo de Desarrollo Sostenible (ODS) N.º 2: Hambre Cero, al aplicar tecnologías emergentes para mejorar la detección temprana de plagas en cultivos agrícolas y fortalecer la seguridad alimentaria en zonas rurales. El objetivo general fue evaluar el nivel de eficacia de las redes neuronales convolucionales (CNN) en la detección y control de plagas en cultivos de café, con énfasis en escenarios agrícolas de la sierra piurana. El enfoque fue cuantitativo y se emplearon técnicas de aprendizaje profundo, recolección de imágenes en campo y data augmentation para robustecer el modelo. Los resultados evidenciaron una precisión del 100% en la clasificación de hojas sanas e infectadas, una sensibilidad del 86.67% frente a plagas similares, una consistencia del 81.05% en diversas condiciones ambientales y una capacidad de alerta temprana del 78.26%, logrando un nivel general de eficacia del 86.50%. Se concluye que el modelo CNN desarrollado es una herramienta efectiva, adaptable y viable económicamente, ya que puede entrenarse con imágenes reales sin necesidad de entornos controlados. Esto lo convierte en una solución prometedora para apoyar una agricultura más precisa, sostenible y eficiente.