Una revisión: Uso de imágenes satelitales para la detección deplagas y enfermedades en cultivos
Date
2020Metadata
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En esta investigación tiene como objetivo explicar los procesos metodológicos
de procesamiento de imágenes satelitales para la detección de plagas y
enfermedades, asimismo revisar los principales índices de vegetación y describir
los algoritmos de segmentación y clasificación utilizados. Para ello, se realizó la
extracción de información de artículos, libros, paginas institucionales y tesis
priorizándose una antigüedad no mayor a 5 años. De acuerdo con el número
total de consultas, son 68 documentos que han sido seleccionado como la base
principal para este estudio, teniendo como resultado que el coeficiente de
determinación R2 del SR es el mayor con 89.00%, mientras PRI, NDVI y GNDVI
son los índices más utilizados en las investigaciones para la detección de plagas
y enfermedades con un 70%, 50%, 50% respectivamente. Entre los algoritmos
de clasificación, el SVM tiene un mayor coeficiente de determinación R2 de 92,
73% y el ANN con un 90.64%, mientras tanto en algoritmos de segmentación de
HSI con 95.23%, por otra parte, el umbral de Otsu con del 89.10%, K-means
Clustering con 83.55%. por ende, los estudios indican que los índices de
vegetación como REDSI, PRI, PRSSa, VARI y NDVI podrían ser utilizados para
la clasificación de plagas y enfermedades, ya que tienen un mayor R2, siendo
que, en las técnicas de segmentación, los algoritmos de clasificación de ANN y
el SVN son los más usados, y en el algoritmo de segmentación el de mayor
precisión es el HSI para mayor presión de la detección de las plagas y
enfermedades en los cultivos.
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- Lima Este [1206]