Year: 2015
Type: article
Abstract: El cambio climático ha provocado amenazas a la producción agrícola; los cambios extremos de temperatura y humedad, y otros factores de estrés abióticos contribuyen a la aparición de enfermedades y plagas en los cultivos. En este sentido, recientes esfuerzos de investigación se han enfocado en la predicción de plagas y enfermedades en cultivos haciendo uso de algoritmos de aprendizaje supervisado. En este artículo es presentada una revisión bibliográfica de los algoritmos de aprendizaje supervisado más utilizados para la detección de plagas y enfermedades en cultivos como: maíz, arroz, café, mango, maní, tomate, entre otros, con el objetivo de seleccionar los algoritmos con mejor rendimiento para el sector agrícola.
Source: Ingenieria y Universidad
Author: David Camilo Corrales
Institution: Universidad del Cauca
Language: Spanish
Topic: Smart Agriculture and AI
Subfield: Plant Science
Domain: Life Sciences
SDG: Zero hunger
Open Access status: diamond
OpenAlex ID: W2126131095