Reconocimiento de enfermedades en hojas de maíz utilizando modelos de aprendizaje profundo
Corn leaf disease recognition using deep learning models
DOI:
https://doi.org/10.53591//iti.v17i24.2642Palabras clave:
Redes neuronales convolucionales, Aprendizaje profundo, Inteligencia artificial, Enfermedades de maízResumen
Contexto: El maíz es uno de los cultivos más importantes a nivel mundial por su aporte a la seguridad alimentaria y a la economía agrícola, Sin embargo, las enfermedades foliares representan una amenaza creciente para su rendimiento. La identificación temprana es fundamental, en este contexto las técnicas de Inteligencia Artificial (IA) especialmente el aprendizaje profundo (Deep Learning), se está aplicando con éxito debido a su capacidad de analizar grandes volúmenes de imágenes. Métodos: Se construyó un dataset de 1079 imágenes de hojas de maíz y se evaluaron cuatro algoritmos preentrenados, junto con un modelo entrenado con arquitectura propia en dos escenarios: clasificación binaria (healthy vs. unhealthy) y multiclase (Stenocarpella, Roya común, Bipolaris, mancha de asfalto y saludable). Para el desarrollo del estudio, se siguió la metodología CRISP-ML. Resultados: En clasificación binaria, InceptionV3 alcanzó una precisión (accuracy) del 100%, el modelo Red Neuronal Convolucional (CNN) propuesto con pocas capas también alcanzo un 97 % de accuracy y 93 % en F1-score. Para la clasificación multiclase, DenseNet201 alcanzó el mejor rendimiento con 91% de accuracy. Conclusiones: estos resultados evidencian el potencial del aprendizaje profundo para la detección automatizada de enfermedades foliares del cultivo de maíz. Ofreciendo herramientas prometedoras para la agricultura 4.0.
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