Aplicacion de imágenes hiperespectrales para la detección temprana de roya amarilla (Hemileya vastatrix) en café (Coffea arábica), en el Distrito de Limbamba, Provincia Rodríguez de Mendoza Región Amazonas

• Autor: López Portocarrero, César Augusto
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2019
• Institución: Universidad Nacional Toribio Rodríguez de Mendoza de Amazonas
• Repositorio: UNTRM-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.untrm.edu.pe:20.500.14077/1719
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.14077/1719
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Árbol de decisión; Café; Visión por computadora; Espectro

En el presente trabajo de investigación se realizó la aplicación de la técnica de imagen hiperespectral para la detección temprana de la roya amarilla en café con el objetivode desarrollar una metodología para el análisis del daño por roya amarilla (Hemileya vastatrix), en hojas de café (variedad typica) Se desarrolló una secuencia lógica, a partir del espectro de intensidad (I) en el rango de longitud de onda (λ) de 200 a 1 000 nm, para la aplicación de la técnica de imágenes hiperespectrales a la determinación del grado de severidad del daño por roya, según la escala propuesta por SAGARPA; para este fin se preestablecieron seis índices para el entrenamiento y aplicación de la metodología de árbol de decisión como método de clasificación, realizando la comparación entre ambas técnicas la secuencia lógica desarrollada se implementó en el software matemático Matlab v 2010ª creando funciones *.m. Las muestras evaluadas con imágenes hiperespectrales fueron comparadas con las clasificadas visualmente, determinando que existe diferencia significativa entre ambos métodos yofrece mayor fiabilidad debido a su carácter de análisis objetivo – cuantitativo y se muestra como una prometedora técnica en el caso de infecciones tempranas en el caso de enfermedades como Hemileya vastatrix, en las cuales el análisis visual no es capaz de distinguir tejido sano del infectado.