Detección de malezas por medio del reconicimiento de color y su integración en una aplicación móvil.

Abstract

Las malezas son uno de los mayores problemas en la agricultura a nivel mundial, ya que compiten por luz, nutrientes del suelo y otros componentes esenciales para el correcto crecimiento de los cultivos. Las técnicas utilizadas para garantizar el apropiado desarrollo de los cultivos han generado consecuencias negativas para el medio ambiente y la salud, debido al uso excesivo de fertilizantes. Por esta razón, la agricultura moderna ha implementado procesos tecnificados que permiten mejorar la productividad y competitividad del cultivo. La inteligencia artificial ha surgido como una alternativa para solucionar problemas en diferentes sectores industriales, pero su uso en la agricultura es limitado. Por lo tanto, la implementación y desarrollo de una aplicación para dispositivos móviles que permita la detección de malezas en terrenos listos para cultivar representa un gran aporte para el sector agrícola. En la metodología propuesta, se muestra un análisis por color en el espacio CIELAB de un conjunto de imágenes de malezas verdes. Se graficaron todas las tonalidades de la maleza analizada y se clasificaron a través de paralelepípedos rectangulares. Posteriormente, se describe el desarrollo de una aplicación móvil para Android, la cual cuenta con tres funciones: detección de maleza mediante una imagen, video en tiempo real, o selección desde la galería de imágenes. El rendimiento del algoritmo desarrollado se evaluó con tres algoritmos de segmentación Mean Shift, Fuzzy C-Means, K-Means y Otsu, usando la métrica NPR. Los resultados obtenidos indican que el algoritmo desarrollado es el mejor en comparación con los algoritmos de referencia. Además, se presentan capturas de pantalla de la interfaz de usuario de la aplicación. La aplicación desarrollada tiene la intención de ser útil para personas involucradas en el área agrícola que buscan detectar automáticamente malezas en sus terrenos, lo que simplifica su trabajo.