Modelado prediccion enfermedades cultivos - edUTecNe ...

Modelado para la predicción de enfermedades en cultivos de alto valor comercial
de precisión. Términos tales como procesamiento de imágenes, redes
neuronales, sistemas multiagentes, sistemas de toma de decisiones, minería
de datos y lógica difusa, están siendo utilizados en la producción agrícola.
Herramientas antes destinadas a la automatización industrial, hoy encuentran
su espacio en sistemas de manejo de áreas agrícolas. Las computadoras y
tecnologías de comunicación, están íntimamente ligadas a este desarrollo
[Canteri et al., 2004].
La fitopatología participa en la agricultura de precisión. Técnicas de
acompañamiento de cultivos recolectando información sobre intensidad de
enfermedades a campo, con el auxilio de equipamiento GPS, son utilizados
para comparar los resultados con mapas de productividad obtenidos en la
recolección. Otras aplicaciones en la fitopatología son obtenidas de ejemplos
ya desarrollados en otras áreas, principalmente la ambiental, donde estudios
muestran que datos de sensoramiento remoto y datos geográficos, pueden ser
combinados para mejorar la exactitud de mapas, modelos de previsión y
simulación de ocurrencia de enfermedades. Un trabajo conjunto entre la
Universidad Estatal de Londrina (UEL), Fundación ABC y el Instituto
Agronómico de Paraná (IAPAR), permitió desarrollar una herramienta que
utiliza la agricultura de precisión en conjunto con la meteorología, la cual
permite estimar la probabilidad de ocurrencia de la roya de la soja (Phakopsora
pachyrhizi) [Yang et al., 1991] en el estado de Paraná, sobre la base de
condiciones de temperatura y humedad favorables a la infección. En este
desarrollo, las computadoras resultaron útiles para recolectar y almacenar
datos horarios de temperatura y humedad relativa, utilizados en los cálculos y
obtenidos en más de 30 estaciones meteorológicas automatizadas y
posicionadas en puntos estratégicos del estado.
2.1.5.3. Sensores remotos
Las imágenes satelitales obtenidas a baja altitud (infrarrojo), presentan alta
correlación con el vigor vegetativo y el mayor volumen de biomasa. En el ciclo
de los cultivos, el análisis de las imágenes permite seguir el desarrollo de
epidemias y su evolución. Se puede percibir una variación de colores
provocada por el manejo diferenciado de parcelas. A través de la resolución
espacial de 20 metros o hasta 1 metro (satélite IKONOS), las imágenes pueden
indicar una serie de anomalías. El problema es que otros factores, además de
la enfermedad, pueden provocar variaciones en el volumen acumulado de
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