Algoritmos de clasificación para la detección y el control de plagas a partir de imágenes multiespectrales

P. Belén Galipienso, M. J. Nueda Roldán, D. Arcos Limiñana

España es el principal productor de cítricos en Europa, un cultivo afectado por muchas plagas invasoras que debilitan la salud de los árboles y, por tanto, provocan un descenso en el rendimiento del cultivo, motivo por el que es necesario idear nuevas técnicas de control de plagas con el objetivo de lograr una detección temprana que permita una gestión rápida y eficiente para mejorar la productividad y la sostenibilidad en la citricultura.

En este trabajo se comparan los resultados que se obtienen al aplicar los diferentes algoritmos de clasificación implementados, como Support Vector Machine (SVM) o Redes Neuronales, para conseguir identificar con la mayor precisión posible las plagas Scirtothrips aurantii (trips), Tetranychus urticae (araña roja) o Eutetranychus orientalis (ácaro oriental) a partir de imágenes multiespectrales tomadas desde vehículos aéreos no tripulados equipados con sensores que captan la radiación reflejada en distintas bandas del espectro electromagnético.

Palabras clave: Clasificación, SVM, Redes Neuronales

GT SW II: Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático
5 de septiembre de 2026  10:00
Aula 21

N. Madrueño Sierro, I. Martín de Diego, A. Fernández Isabel

M. E. Escorihuela Sahún

D. Moctezuma, C. Lancho Martín