Modelado prediccion enfermedades cultivos - edUTecNe ...

Modelado para la predicción de enfermedades en cultivos de alto valor comercial
La Figura 27 presenta el gráfico de concordancia de los métodos a partir de las
diferencias absolutas. La interpretación adecuada del gráfico, depende
fundamentalmente del interés del usuario de los métodos con respecto a la
tolerancia de la diferencia de las evaluaciones. Si interesa un límite de
tolerancia de 4% se obtiene una concordancia del 90% (el 90% de las
observaciones presentan diferencias iguales o menores a ese valor), mientras
que si lo es de 1% la concordancia es del 45%.
1.2
1.1
1.0
0.9
0.8
Proporción discordante
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0.0
-0.1
0 5 10 15 20 25 30
Diferencia absoluta entre métodos (%)
Figura 27: Proporción de observaciones discordantes entre la evaluación visual y digital.
El ojo humano evalúa el tejido enfermo con más exactitud, a bajos y altos
niveles de infección [Nita et al., 2003].
A pesar de las ventajas de la evaluación visual, algunos factores tales como
fatiga del evaluador y exactitud visual pueden tener un efecto sobre la
subjetividad y la falta de exactitud que pueden ser críticas. Estos problemas no
se presentan con el uso de programas que analizan imágenes digitales.
Una metodología no probada en este trabajo es la captura de imágenes
utilizando cámara digital. En este caso, el principal problema es el relacionado
con la regulación de la intensidad de la luz, así como las grandes dificultades
para capturar imágenes con vista en planta de las hojas, principalmente debido
a las características de la especie.
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