Modelado prediccion enfermedades cultivos - edUTecNe ...

Modelado para la predicción de enfermedades en cultivos de alto valor comercial
las alteraciones producidas por el patógeno, en el crecimiento, la fisiología y
sus consecuencias en el rendimiento [Shaw, 1997]. Por ello, el desarrollo de
modelos de simulación requiere un gran esfuerzo en la obtención de datos
confiables. Para progresar es preciso presumir los efectos y testearlos para ver
su proximidad con la situación real. Para las enfermedades foliares, es
razonable suponer que la mayoría de los efectos puedan ser atribuidos a los
síntomas visuales y proporcionales a la intensidad de los mismos, pero esta
suposición no es verdadera en todos los patosistemas [Canteri et al., 2004].
La ocurrencia de enfermedades está asociada a condiciones climáticas
específicas y características de la planta. El uso de modelos complejos,
esencialmente mecanísticos, del tipo de simulación de crecimiento y desarrollo
de cultivos, ligado a la ocurrencia y avance de enfermedades, pueden servir
para orientar decisiones en el manejo de tales factores, incluyendo aspectos
tales como probabilidad de ocurrencia de la enfermedad, su curso y el riesgo
de pérdidas de producción. La investigación sobre cambios climáticos globales
es extremadamente dependiente del uso de modelos de simulación de
crecimiento y desarrollo de cultivos. Mientras tanto, muchos de los modelos de
simulación actuales, no esclarecen las pérdidas por adversidades (plagas,
enfermedades, malezas), a pesar de que frecuentemente causan reducciones
sustanciales en los rendimientos de los cultivos [Canteri et al., 2004].
2.1.5.2. Agricultura de precisión
La agricultura de precisión está ligada a los sistemas de información geográfica
(GIS) y también para aplicaciones prácticas a campo dependientes de sistemas
de posicionamiento global (GPS). La combinación de GIS con otras tecnologías
como sensores remotos, GPS y geoestadística, prometen importantes cambios
en la previsión de enfermedades y en las recomendaciones de aplicación de
pesticidas [Blaise, 1998]. Las tecnologías para agricultura de precisión, están
siendo desarrolladas para obtener condiciones específicas, en pequeña escala
y en tiempo real, permitiendo así encontrar los requerimientos técnicos de cada
zona agrícola [Maohua, 2001].
En este tipo de tecnología, la información necesita ser analizada para poder
utilizarse, análisis que sólo es viable mediante el uso de computadoras.
Técnicas de inteligencia artificial, procesamiento de imágenes, entrenamiento y
análisis estadístico, son herramientas computacionales utilizadas en agricultura
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