Resumen

CORRALES, David Camilo; CORRALES, Juan Carlos  y  FIGUEROA-CASAS, Apolinar. Hacia la detección de plagas y enfermedades en cultivos a través de aprendizaje supervisado. Ing. Univ. [online]. 2015, vol.19, n.1, pp.207-228. ISSN 0123-2126.  https://doi.org/10.11144/Javeriana.iyu19-1.tdcd.

El cambio climático ha generado amenazas a la producción agrícola. Los cambios extremos de temperatura y humedad y otros factores abióticos de estrés contribuyen a la aparición de enfermedades y plagas en los cultivos. Por ello, 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 se presenta 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 y tomate, con el objetivo de seleccionar los algoritmos con mejor rendimiento para el sector agrícola.

Palabras clave : aprendizaje supervisado; clasificador; cultivo; enfermedad; peste; agricultura.

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