Visión por computador aplicada a la detección de enfermedades y plagas agrícolas: Fundamentos, aumento de datos y metodología

Abstract

Se presenta una revisión sobre el uso de la visión por computadora y el procesamiento digital de imágenes en la detección automatizada de plagas y enfermedades agrícolas, destacando su relevancia como herramientas clave para el fortalecimiento de la agricultura de precisión. Se describen los fundamentos de la visión artificial, el proceso de adquisición y mejora de imágenes, así como las técnicas de extracción de características y análisis de datos necesarios para identificar plagas de manera eficiente. Asimismo, se analizan los principales enfoques de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, incluyendo modelos como CNN, YOLO y Vision Transformers, que han demostrado altos niveles de precisión en distintos cultivos y escenarios reales. Además, se expone beneficios significativos como la detección temprana, la optimización de recursos y la toma de decisiones basada en datos, junto con los desafíos asociados a la variabilidad ambiental y la calidad de los conjuntos de datos.