Estimación de Podosphaera xanthii en pepino: técnicas de aprendizaje automático con imágenes digitales - Alonso-Barrera, Berenice; Lara Viveros, Francisco Marcelo; Reyes-Rosas, Audberto (Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas, 2025)
Los hongos fitopatógenos representan una amenaza considerable para el cultivo de cucurbitáceas, por lo que la detección temprana y cuantificación precisa de enfermedades resulta esencial para reducir pérdidas en la producción. En este estudio se desarrolló una metodología para estimar cuantitativamente el daño provocado por Podosphaera xanthii en hojas de pepino, mediante el uso de imágenes digitales y técnicas de aprendizaje automático. Se emplearon redes neuronales convolucionales para clasificar visualmente el grado de severidad en seis categorías predefinidas, utilizando secciones de hojas con síntomas evidentes del hongo. Adicionalmente, se entrenaron y compararon cuatro algoritmos de clasificación supervisada: K-NN, árboles de decisión, bosques aleatorios y redes neuronales. El modelo que obtuvo el mejor desempeño fue el de bosques aleatorios, con una precisión del 90%, mientras que K-NN alcanzó el valor más bajo (79%). Estos resultados posicionan al modelo como una herramienta útil para el monitoreo automatizado de enfermedades en campo, facilitando la toma de decisiones fitosanitarias. Además, la metodología ofrece una base sólida para investigadores interesados en diseñar e implementar sistemas automáticos de clasificación de enfermedades en plantas, brindando información clara sobre el rendimiento de distintas arquitecturas de clasificación. El algoritmo desarrollado en R permite adaptar y escalar esta solución a diferentes condiciones de cultivo y tipos de enfermedades foliares.