Desarrollo de un prototipo para la detección de roya (Phragmidium Mucronatum) en cultivos de rosales utilizando un dron

Abstract

La producción de rosas es una actividad muy importante dentro del sector agrícola y de exportación en el Ecuador, sin embargo, se ve afectada por enfermedades como la roya del rosal (Phragmidium mucronatum), que puede causar grandes pérdidas económicas si no se identifica a tiempo. Tradicionalmente, la identificación de esta enfermedad se realiza mediante inspecciones visuales manuales, un proceso que resulta subjetivo, depende en gran medida de la experiencia del personal técnico y requiere un considerable consumo de tiempo. Como respuesta a este problema se realiza el diseño de un prototipo que permita la detección de roya en cultivos de rosas utilizando técnicas de visión artificial basadas en redes neuronales convolucionales y el uso de un dron. Además, el sistema permite capturar imágenes aéreas del cultivo para procesarlas y detectar la enfermedad mediante el modelo YOLOv5 y mostrar los resultados a través de una aplicación web. Los resultados obtenidos permiten evidenciar que el prototipo ayuda a clasificar y detectar con los diferentes niveles de gravedad de la enfermedad, esto permite mejorar el control de la salud del cultivo y reducir de forma significativa el tiempo necesario para las inspecciones. De esta manera, la propuesta se presenta como una herramienta útil para la agricultura de precisión, ya que ayuda a tomar mejores decisiones y a usar de forma más eficiente los insumos agrícolas.