Según explica el estudiante Richard Alejandro Moreno, Plagapp contará con un sistema de reconocimiento de imágenes con el objetivo de generar una herramienta para que los agricultores puedan identificar la plaga que está perjudicando sus cultivos y encuentren las indicaciones necesarias para eliminarla.
Para esto utilizaron los software de código abierto OpenCV y Matlab, en los que se caracterizó la imagen de una plaga, en este caso se concentraron en la broca del café ya que es conocido como el insecto que más afecta a estos cultivos en el mundo.
"Por medio de diferentes métodos, como umbralización, apertura, cierre y aplicación de filtros, entre otros, se extrajeron las características más relevantes de la imagen para automatizar su reconocimiento", afirmó Moreno.
Después de identificar estas particularidades, se clasificaron las muestras mediante un método supervisado que se conoce como "clasificador bayesiano", el cual se basa en calcular la incidencia de las características de una muestra y la probabilidad de que pertenezca a cierta clase.
Así, por ejemplo, cuando un agricultor tome una foto de una plaga, el clasificador permitiría calcular qué tanto coincide con alguna de las especies para determinar de qué individuo se trata.
En la aplicación, el agricultor también puede llenar un formulario en el que indique el número de individuos (plantas) que observó en su cultivo y cuántas de ellas están afectadas, para que la aplicación le informe cuál es el porcentaje de incidencia de la plaga en el área analizada.
Así mismo puede registrar el número de órganos evaluados –como hojas, flores o tallos– y cuántos de estos habían sido perjudicados para calcular el porcentaje de infestación.
Otro de los propósitos de la aplicación es generar interconexión entre los usuarios registrados, de manera que tengan conocimiento sobre dónde están presentes las plagas y así mitigar el riesgo de su propagación.
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Con información de Agencia de Noticias U.N.