Detección de enfermedades y plagas en cultivos de tomate mediante el análisis de imágenes con Deep Learning - Tapia Martel, Jesus Brian (2024)
La agricultura en Perú enfrenta desafíos significativos debido a plagas y enfermedades, derivados en gran medida de limitaciones en el acceso a herramientas y tecnologías esenciales para monitorear y preservar la salud de los cultivos. Esta problemática se intensifica en un contexto global, especialmente ante el riesgo del fenómeno del Niño, que aumenta la necesidad de cuidado por parte de los agricultores. El presente estudio se enfoca en explorar diversos modelos de Deep Learning aplicados a un extenso conjunto de datos compuesto por fotografías de hojas de cultivo de tomate. Estas imágenes han sido meticulosamente categorizadas según el tipo de enfermedad y plaga que presentan. Además de este análisis, se examina detalladamente el costo de inversión del proyecto y se determina el punto de equilibrio necesario para su sostenibilidad a largo plazo. Un componente crucial de la investigación incluye un análisis exhaustivo de las ratios de precisión y pérdida obtenidos a través de la aplicación de estos modelos de Deep Learning. Este análisis no solo brinda insights valiosos sobre la eficacia de los modelos, sino que también sirve como base para una recomendación informada sobre la selección del modelo más adecuado para abordar las problemáticas específicas de los cultivos de tomate en el contexto agrícola peruano. En resumen, este estudio busca no solo comprender las complejidades de las enfermedades y plagas en los cultivos de tomate, sino también ofrecer soluciones prácticas respaldadas por análisis rigurosos y datos concretos.