Una revisión: Uso de imágenes satelitales para la detección deplagas y enfermedades en cultivos

Abstract

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.