Detección de antracnosis foliar en plantas de mango por medio de análisis de imágenes hiperespectrales

Abstract

La antracnosis es una enfermedad que afecta una gran cantidad de plantas, es producida principalmente por el hongo Colletotrichum, dada su fácil propagación por el aire, su abundante presencia en climas cálidos o en temporadas de alta temperatura como países con estaciones de verano y primavera, y su control mediante agentes químicos, genera la muerte de numerosas plantas y con ello grandes pérdidas económicas afectando principalmente a agricultores. El objetivo de este proyecto es evaluar el uso de imágenes hiperespectrales como apoyo a la detección de antrancnosis, para ello se hace uso de métodos de clasificación tradicionales como LDA y KNN y enfocados en datos espectrales como SAM, además del reductor de dimensionalidad PCA con el fin de encontrar la mínima cantidad de bandas espectrales necesarias para detectar la presencia del patógeno. (Texto tomado de la fuente)

Anthracnose is a disease that a affects a large number of plants, it is mainly produced by the fungus Colletotrichum, given its easy propagation through the air, its abundant presence in hot climates or in seasons of high temperature such as summer and spring seasons, and its control by chemical agents, generates the death of numerous plants and with it great economic losses affecting mainly farmers. The objective of this project is to evaluate the use of hyperspectral images to support the detection of anthracnose, using traditional classification methods such as LDA and KNN and focused on spectral data such as SAM, in addition to the dimensionality reducer PCA in order to find the minimum number of spectral bands necessary to detect the presence of the pathogen.