Diseño e implementación de un sistema IOT para la detección temprana de enfermedades en cultivos de papa mediante el procesamiento de imágenes. - Carranza Santos, Heinert Julio (2024)
En Guano, provincia de Chimborazo, el cultivo y producción de la papa se ha venido mermando debido al impacto de las enfermedades como la ANTRACNOSIS, ROYA y TIZÓN, el uso de métodos tradicionales no muy eficientes para la detección oportuna de estas enfermedades ha elevado el costo de producción, disminuyendo así los ingresos económicos percibidos para estas familias. Para mitigar esta problemática se diseñó un sistema IoT para la detección temprana de enfermedades y plagas mediante el procesamiento de imágenes. Para determinar el sistema a desarrollar, en primera instancia se analizó las características de los sistemas IoT similares, posteriormente se definió el procesamiento de imágenes aplicando técnicas y algoritmos con el fin de disminuir pérdidas económicas en el cultivo. Así entonces, se desarrolló el sistema IoT conformado por las siguientes etapas, adquisición (sensores), procesamiento (plataforma IoT) y visualización de datos (dashboard). Los sensores envían los datos de temperatura, humedad suelo, humedad ambiente y PH al servidor y dos cámaras para segregar el tipo de enfermedad de las plantas según el color de las hojas. Se utiliza Node-Red como software de monitoreo del sistema donde se toman las decisiones, para ello se programó en Python el procesamiento de imágenes y se creó un dashboard para la visualización de las variables. Para la evaluación del sistema, se comparó dos muestras de 750 plantas divididas por parcelas, la primera cuidada por un agricultor, y la otra con el monitoreo del sistema IoT, mientras que en el primer caso se obtuvo 32% de plantas en buen estado, en el segundo caso 74% de las plantas estaban sanas. Se pudo determinar que mediante la aplicación de un sistema IoT para la detección oportuna de enfermedades y plagas tales como de ATRACNOSIS, ROYA y TIZÓN en cultivos de papa lo que permite menorar pérdidas.