Reconocimiento automático de patrones y características de las imágenes de los cultivos como alternativa para el desarrollo agrícola

Juan José Bedolla Solano, Eleazar Pacheco Salazar, Silvestre Bedolla Solano
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Abstract

Este trabajo describe una metodología para identificar los patrones o características de los cultivos, mediante el empleo de los algoritmos de reconocimiento de la ingeniería del software. Este sistema procesa información referente al progreso de las plantas; para ello, se realizaron comparaciones de imágenes que fueron capturadas usando Vehículos Aéreos No Tripulados VANT/DRONES como uno de los recursos de las Tecnologías de la Información y Comunicación (TIC), y los objetos contenidos en una Base de Datos que contienen características normales y anormales de diversas plantas como el mango, el limón y la palmera de coco. El procesamiento de datos a través de la aplicación automatizada generó resultados de identificación favorables mediante el reconocimiento automático de los cultivos, ya que se identificaron con el proceso de comparación las imágenes con características normales y anormales.  El proyecto beneficiará principalmente a los agricultores, pues se podrán identificar los riesgos de los sembradíos provocados por las plagas de insectos infecciosos que ingresan a los cultivos (mosquita blanca), además de otras probables anomalías como quemaduras (enfermedad de hoja seca), las cuales podrían obstaculizar el crecimiento óptimo de la planta. Con ello, se podrán tomar decisiones oportunas para atender los riesgos de los cultivos con el apoyo del sistema de reconocimiento. El tratamiento de información referente al progreso de los sembradíos genera consigo una propuesta innovadora que incorpora las tecnologías con amplias posibilidades para el desarrollo agrícola en las costas de Guerrero, México. Con la modernización y específicamente el uso de estos sistemas automáticos que administran y difunden la información, se podrán atender de manera oportuna los riesgos de la agricultura y evitar así pérdidas de la cosecha, generando impactos en el desarrollo social, económico y ambiental al atender de manera oportuna los riesgos o peligros presentados en el cultivo.   
自动识别作物图像的模式和特征,作为农业发展的替代方案
本文描述了一种使用软件工程识别算法识别作物模式或特征的方法。该系统处理有关植物进展的信息;为此,对使用无人机/无人机作为信息和通信技术资源之一拍摄的图像以及包含芒果、柠檬和椰子树等各种植物正常和异常特征的数据库中包含的物体进行了比较。通过自动化应用程序进行的数据处理通过作物的自动识别产生了良好的识别结果,因为具有正常和异常特征的图像通过比较过程进行了识别。该项目将主要使农民受益,因为可以确定进入作物的传染性昆虫(白蚊子)以及其他可能的异常情况,如烧伤(干叶病),这些异常情况可能会阻碍植物的最佳生长。这样,就可以在识别系统的支持下做出及时的决定来应对作物风险。处理有关播种进展的信息产生了一项创新提案,其中纳入了墨西哥格雷罗海岸农业发展潜力巨大的技术。通过现代化,特别是使用这些管理和传播信息的自动系统,可以及时应对农业风险,从而避免作物损失,通过及时应对作物中出现的风险或危险,对社会、经济和环境发展产生影响。
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