Avances en la Detección de la Mosca Blanca mediante la Aplicación de Técnicas de Inteligencia Artificial: Un Comprensivo Estado del Arte
Resumen
La mosca blanca es una plaga que afecta a diversas plantas alrededor del mundo, particularmente en climas templados y tropicales. Existen más de 1500 especies de mosca blanca pero algunas como Bemisia tabaci y Trialeurodes vaporariorum son especialmente perjudiciales. Es crucial el monitoreo constante de los cultivos debido al rápido ciclo reproductivo de la mosca blanca. Este artículo presenta un análisis exhaustivo del estado actual de diversas técnicas de Inteligencia Artificial aplicadas a la detección temprana de la mosca blanca en diferentes entornos agrícolas. El objetivo es hacer una revisión de estás técnicas, los algoritmos implementados, las herramientas computacionales utilizadas y los parámetros relevantes para el desarrollo de los diferentes sistemas de control y monitoreo estudiados. Los resultados de esta revisión revelan una tendencia creciente hacia la adopción de tecnologías avanzadas para abordar los retos asociados con el problema de plagas, identificando las principales técnicas y herramientas que pueden adaptarse para mejorar la prevención y control de la mosca blanca, crucial para la agricultura sostenible.
Descargas
Citas
AGROASEMEX. (12 de abril de 2019). Las plagas producen pérdidas de hasta un 40 por ciento en la producción agrícola, revela estudio de la FAO. Gobierno de México: https://www.gob.mx/agroasemex/articulos/las-plagas-producen-perdidas-de-hasta-un-40-por-ciento-en-la-produccion-agricola-revela-estudio-de-la-fao
Ahmad, I., Yang, Y., Yue, Y., Ye, C., Hassan, M., Cheng, X.,. Zhang, Y. (2022). Deep Learning Based Detector YOLOv5 for Identifying Insect Pests. MDPI Applied Sciences.
Alvarado Gastesi, J., Cobos Mora, F., Gómez Villalva, J., & Medina Litardo, R. (2024). Manejo integrado de cultivos y desarrollo sostenible. Magazine De Las Ciencias: Revista De Investigación E Innovación, 9(1), 22-35. https://doi.org/https://doi.org/10.33262/rmc.v9i1.3049
Calcagni, L. R. (2020). Redes Generativas Antagónicas y sus aplicaciones, 2020 [Tesis de Título, Universidad Nacional de La Plata Facultad de Informática]. Repositorio Institucional de la UNLP. http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/101507
Farooq, M. S., Riaz, S., Abid, A., Umer, T., & Zikria, Y. B. (2020). Role of IoT Technology in Agriculture: A Systematic Literature Review. Electronics, 9(2), 319. https://doi.org/https://doi.org/10.3390/electronics9020319
European Commission. (2023). Ethical Guidelines on the Use of Artificial Intelligence (AI) and Data in Teaching and Learning for Educators. Available online: https://op.europa.eu/en/publication-detail/-/publication/d81a0d54-5348-11ed-92ed-01aa75ed71a1/language-en
Fernández Martínez, L. (2023). Síndrome de Kawasaki en la población pediátrica asociado a la infección por COVID-19. Estudios Y Perspectivas Revista Científica Y Académica , 3(2), 48-62. https://doi.org/10.61384/r.c.a.v3i2.33
González, R. S. (septiembre de 2021). Aprendizaje profundo para la clasificación de imágenes de plantas de albahaca con diferencias de nitrógeno durante su cultivo, utilizando la técnica de entrenamiento curriculum-by-smoothing. http://riaa.uaem.mx/xmlui/bitstream/handle/20.500.12055/2138/SAGRNG02T.pdf
García Pérez , M., & Rodríguez López, C. (2022). Factores Asociados a la Obesidad y su Impacto en la Salud: un Estudio de Factores Dietéticos, de Actividad Física y Sociodemográficos. Revista Científica De Salud Y Desarrollo Humano, 3(2), 01-15. https://doi.org/10.61368/r.s.d.h.v3i2.31
González, L. (2023). Evaluación de la Conexión entre la Administración Educativa Participativa y la Excelencia en la Enseñanza en Instituciones Públicas de América Latina. Emergentes - Revista Científica, 3(1), 132-150. https://doi.org/10.60112/erc.v3i1.25
Haykin, S. (1999). Neural Networks A Comprehensive Foundation (Segunda ed.). Pearson Education.
INIFAP. (22 de enero de 2020). Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias . Gobierno de México: https://www.gob.mx/inifap/articulos/manejo-integrado-de-la-mosca-blanca-de-algodon
MacLeod, N., Canty, R. J., & Polaszek, A. (2022). Morphology-Based Identification of Bemisia tabaci Cryptic Species Puparia via Embedded Group-Contrast Convolution Neural Network Analysis. Systematic Biology, Volume 71, Issue 5, 1095–1109.
Martin, S. (2011). Procesamiento Digital de Imágenes. Editorial Académica Española.
Mauricio, J., Domingues, I., & Bernardino, J. (2023). Comparing Vision Transformers and Convolutional Neural Networks for Image Classification: A Literature Review. Applied Sciences, 13(9), 5521. https://doi.org/https://doi.org/10.3390/app13095521
Morales Fretes , C. D. (2023). Estrategias motivacionales en el desempeño laboral de los empleados en empresas de la Ciudad de Pilar 2023. Sapiencia Revista Científica Y Académica , 3(2), 62-74. https://doi.org/10.61598/s.r.c.a.v3i2.51
N. Jige, M., & R. Ratnaparkhe, V. (2017). Population Estimation of Whitefly for Cotton Plant Using Image Processing Approach. International Conference On Recent Trends in Electronics Information & Communication Technology.
Rowick B. Legaspi, K., Warren S. Sison, N., & Flores Villaverde, J. (2021). Detection and Classification of Whiteflies and Fruit Flies Using YOLO. 13th International Conference on Computer and Automation Engineering.
SENASICA. (s.f.). Ficha Técnica Mosquita blanca. Gobierno de México: https://www.gob.mx/cms/uploads/attachment/file/600965/Mosquita_blanca.pdf
Sierra Guzmán, V. Y. (2021). Algoritmo de detección de mosca blanca por medio de inteligencia artificial en las hojas de plátano. Repositorio Institucional UNAD: https://repository.unad.edu.co/handle/10596/42374
Tierra De Monte. (29 de Agosto de 2023). Cuando el remedio sale peor que la enfermedad. La mosquita blanca: un caso de resistencia peligrosa. La mosca blanca: Un caso de resistencia peligrosa: https://www.tierrademonte.com/post/mosquita-blanca-resistencia
Derechos de autor 2024 Giovanni Javier Juárez Zavaleta , Miriam Martínez Arroyo, José Luis Hernández Hernández, José Antonio Montero Valverde
Esta obra está bajo licencia internacional Creative Commons Reconocimiento 4.0.
.jpg)
.png)
.png)
1.png)
