Sistema Integral para Determinar el Riesgo de Proliferación de Sigatoka Negra en Cultivos de Plátano

• David Enrique Rosales-Manzo ^[1] ; Noel García-Díaz ^[1] ; Ana Claudia Ruiz-Tadeo ^[1] ; Juan García-Virgen ^[1] ; Johann Fernando Hoyos Patiño ^[2] ; Dewar Rico Bautista ^[2] ; Olimpo Lua-Madrigal ^[1]
  1. [1] Tecnológico Nacional de México

     Tecnológico Nacional de México

     México

     
  2. [2] Universidad Francisco de Paula Santander

     Universidad Francisco de Paula Santander

     Colombia

     
• Localización: RISTI: Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação, ISSN-e 1646-9895, Nº. Extra 73, 2024, págs. 215-227
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Integral System to Determine the Risk of Black Sigatoka Proliferation on Banana Crops
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• Resumen
  • español

    El cultivo de plátano es el cuarto cultivo más importante a nivel mundial, sin embargo, su calidad se ve afectada por enfermedades como la sigatoka negra, siendo la enfermedad que genera mayores pérdidas económicas. Las principales variables que influyen en la aparición de la enfermedad son temperatura y humedad relativa. Este trabajo de investigación propone un sistema integral para determinar el riesgo de proliferación de sigatoka negra. Obteniendo los valores de las variables mediante sensores y siendo enviados a un equipo de cómputo, que se encargara de analizar los datos mediante un sistema difuso tipo Takagi-Sugeno, con salida constante; donde se almacenan posteriormente. Este sistema se diseñó como una herramienta de apoyo para la detección de la sigatoka negra, presentando un enfoque innovador utilizando lógica difusa que contribuye a prevenir el riesgo de proliferación de la sigatoka negra, otorgándole a los productores de plátano una herramienta para combatir el agente patógeno.

  • English

    Banana cultivation are the fourth most important crop worldwide, however, its quality is affected by diseases such as black sigatoka, being the disease that generates the greatest economic losses. The principal variables that affect on the apparition of the disease are temperature and relative humidity. This research paper propose an integral system to determine the risk of black sigatoka proliferation. Obtaining the values of variables by using sensors and sending to a computer, which is responsible for data analysis through a fuzzy system Takagi-Sugeno type, with a constant output; later they are stored. This system was designed as a support tool for the black sigatoka detection, presenting an innovative approach using fuzzy logic that will help to prevent the risk of black sigatoka proliferation, giving banana crop growers a tool to fight the pathogen.