Reconocimiento de patrones planta-patógeno usando visión por computadora multiespectral

Abstract

La necesidad de evaluar y analizar grandes volumenes de datos, como lo es en los problemas de clasificacion, surge de diversas areas de conocimiento como lo son la fisica, medicina, biologia, ingenieria civil, entre otras. La clasificacion supervisada es un tipo de aprendizaje de maquina en la que los objetos (instancias a clasificar) se clasifican dentro de clases definidas de manera previa. El aprendizaje de maquina es un area de la Inteligencia Artificial (IA), la cual se encarga del desarrollo de algoritmos computacionales, los cuales, son capaces de evaluar otros datos similares de los cuales no se contaba con informacion previa. La finalidad de este trabajo de tesis es desarrollar un sistema de identificacion y clasificacion de enfermedades en cultivos de tomate, empleando una metodologia de vision por computadora para el procesamiento de imagenes y, la aplicacion de tecnicas de aprendizaje de maquina para la creacion de modelos de clasificacion. Esta propuesta estara enfocada en un problema en particular, el virus rugoso del tomate (ToBRFV). El virus rugoso del tomate (ToBRFV) es un virus relativamente emergente con grandes afectaciones en la produccion de tomate. Las investigaciones con relacion a este virus han estado enfocadas unicamente en el area de la genetica del tomate y su afectacion por causa del virus rugoso del tomate (ToBRFV), dejando al area de las ciencias de la informacion de lado. En consecuencia, este trabajo de investigacion es de vital importancia para el area de la agricultura, pero de igual manera para el area de las ciencias de la informacion al ser un problema que no ha sido explorado.