Machine Vision for the Diagnosis of Coffee Soils: A Systematic Literature Review

En Jilotepec, Veracruz, la producción de café enfrenta desafíos asociados con la degradación del suelo y la baja productividad agrícola. Este trabajo se centra en una Revisión Sistemática de la Literatura (RSL) sobre el uso de visión artificial para el diagnóstico de suelos cafetaleros, con el objetivo de identificar técnicas efectivas que permitan el desarrollo de herramientas tecnológicas aplicables al contexto local. La RSL se realizó bajo un protocolo riguroso que incluyó criterios de inclusión/exclusión, una búsqueda en bases de datos científicas reconocidas y un análisis temático de estudios entre 2019 y 2024. Los resultados resaltan el potencial de la visión artificial en tareas como la segmentación de imágenes, el análisis de textura y la detección de características fisicoquímicas del suelo. Como contribución principal, la revisión identifica tendencias, brechas y oportunidades que apoyan la creación de software de diagnóstico de suelos más rápido, accesible y preciso para los productores de café. Esta investigación sienta las bases para soluciones innovadoras en la agricultura sostenible y digital.

• Κύριος συγγραφέας: Irisson Aburto, Aldrich Arath (author)
• Άλλοι συγγραφείς: Alejandre Apolinar, María Salomé (author), Amores Pérez, Hugo (author), De la Cruz Elizondo, Yadeneyro (author)
• Μορφή: article
• Γλώσσα: spa
• Έκδοση: 2026
• Θέματα: análisis de suelos; gestión agrícola; independencia tecnológica; segmentación de imágenes; tecnología asistida; soil analysis; agricultural management; technological independence; image segmentation; assisted technology
• Διαθέσιμο Online: https://revistas.uteq.edu.ec/index.php/ingenio/article/view/1124