Sistema inteligente para el análisis de plagas en plantas rosas Freedom aplicando redes neuronales

• Bryan Alexander Sango Viracucha ^[1] ; Cinthya Geraldine Chanaluisa Orellana ^[1] ; Alex Christian Llano Casa ^[1]
  1. [1] Universidad Técnica de Cotopaxi

     Universidad Técnica de Cotopaxi

     Latacunga, Ecuador

     
• Localización: RECIMUNDO: Revista Científica de la Investigación y el Conocimiento, ISSN-e 2588-073X, Vol. 5, Nº. 2, 2021, págs. 344-357
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Intelligent system for pest analysis in Freedom pink plants applying
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• Resumen
  • español

    La producción florícola se ha convertido en uno de los ejes principales de exportaciones en el Ecuador como son las rosas de variedad Freedom, que son comercializadas a nivel nacional e internacional. Los floricultores han llegado analizar que las rosas pueden ser infectadas por plagas y ocasionar perdidas económicas, esto ocurre por la gran cantidad de humedad relativa o por sequía, las plagas se ubican generalmente en las hojas, en los tallos y botón foliar, en donde deben ser controladas a tiempo, aplicando procedimientos como la fumigación para mantener un control sobre las rosas de variedad Freedom. El objetivo es utilizar técnicas de inteligencia artificial como Redes Neuronales mediante el análisis de imágenes obtenidas en el muestreo de las rosas para discernir entre los tipos de plagas que afecta a la variedad Freedom, usando metodología de investigación de campo como encuestas, entrevistas y observación para identificar la necesidad de la investigación realizada luego de la ejecución del algoritmo Redes Neuronales Convolucionales, se ha obtenido como resultados que es factible la comparación de facciones de cada uno de las plagas identificadas encontrando que existe dos tipos de plagas que afectan la producción y la cosecha de las rosas Freedom, en donde se tomó en cuenta el análisis por semana a través de tablas de comparación de las plagas situadas en las plantas. La utilización de técnicas de inteligencia artificial en el sector floricultor ayuda a tener un control de calidad y de estadía de las rosas variedad Freedom evitando perdidas económicas.

  • English

    Floriculture production has become one of the main export axes in Ecuador, such as the Freedom variety roses, which are marketed nationally and internationally. Floriculturists have analyzed that roses can be infected by plagues and cause economic losses, this occurs due to the large amount of relative humidity or drought. The pests are generally located on the leaves, on the stems and the leaf button, where they must be restrained in time, applying procedures such as fumigation to keep control over Freedom variety roses. The objective of this research is to use artificial intelligence techniques such as Neural Networks through the analysis of images obtained in the sampling of the roses to discern between the types of pests that affect the Freedom variety, using field research methodology such as surveys, interviews and observation. After the attainment of the Convolutional Neural Networks algorithm, the results demonstrate that it is feasible to compare the factions of each of the identified pests. Outcomes show that there are two types of plagues that affect the production and harvest of Freedom roses, where the analysis per week was taken into account through comparison tables of the plagues located on the plants. The use of artificial intelligence techniques in the floriculture sector helps to control the quality and permanency of the Freedom variety rose, avoiding economic cost.