Monitoreo asistido de plantaciones agrícolas: Técnicas de procesamiento digital de imágenes e inteligencia artificial para diagnosticar y controlar la incidencia de la Sigatoka Negra (Mycosphaerella fijiensis var diformis Morelet) en plantaciones de banano (Musa spp. cv. AAA) y plátano curraré (Musa spp. cv. AAB).

Abstract

La mayor limitación que enfrenta la producción de musáceas es ocasionada por la enfermedad sigatoka negra o la mancha de la hoja donde el agente causal es Mycosphaerella fijiensis var diformis Morelet (Jegert et al, 1996). En el Instituto Tecnológico de Costa Rica se inició en el año 2000 un proyecto de investigación que contemplaba pruebas agronómicas y el desarrollo de un sistema de información computacional para el procesamiento de información del proceso de producción y el control de la mancha de la hoja causada por sigatoka negra. El proyecto fue denominado: ‘‘ Manejo químico de sigatoka negra (Mycospharella fijiensis var diformis Morelet) en plátano curraré (Musa aab) en la zona de San Carlos y elaboración de un sistema de información computacional para el manejo técnico de plantaciones de musáceas’’ ( Muñoz y Vargas, 2003a). En este proyecto se consideraba la prueba de un grupo de compuestos químicos, así como algunas combinaciones de estos para establecer un proceso mejorado de combate químico de la enfermedad sigatoka negra. En la parte computacional se pretendía desarrollar una aplicación que permitiera la automatización del procesamiento de la información técnica de una plantación de musáceas, entendiéndose por esto un sistema de información transaccional. El sistema debería tener como mínimo un componente para el control fitosanitario y otro para el manejo de la fertilización. Durante el primer semestre del 2004 se inició un programa de investigación cuyo tema fue la vigilancia y medición de variables agrícolas. El primer proyecto aprobado por la Vicerrectoría de Investigación y Extensión del Instituto Tecnológico de Costa Rica fue: Monitoreo Asistido de Plantaciones Agrícolas: sigatoka negra (Mycospharella fijiensis var diformis Morelet) en plátano (Vargas, et al; 2004a). El objetivo principal del proyecto fue : desarrollar una estrategia asistida de vigilancia y medición de la incidencia de la sigatoka negra (Mycospharella fijiensis var diformis Morelet) en plátano, como parte de un sistema automatizado de procesamiento de la información técnica de una plantación de musáceas. Dentro de los logros del proyecto se han definido dos técnicas asistidas de vigilancia y medición, con diferente nivel de uso de la tecnología computacional. A la par de estos desarrollos, se ha logrado establecer que la segunda estrategia asistida debe basarse en la medición de la severidad de la enfermedad por medio de técnicas la Visión por Computadora (incluye Procesamiento Digital de Imágenes e Inteligencia Artificial). Para esto se podrían utilizar métodos basados en morfología matemática, por ejemplo, con las cuales se podría segmentar tanto las hojas de la planta, así como identificar el nivel de infección al cuantificarse la proporción de área dañada, con lo que se puede calcular el PPI (promedio ponderado de infección), según la técnica de Stover ( Muñoz y Vargas, 2003a; Muñoz y Vargas, 2003b; González y Wood, 2001; Stover, 1971). También se trabajó en poner los sistemas desarrollados (SiMu) en una tecnología más accesible para los pequeños y medianos agricultores. Por eso se trabajo en la reprogramación del sistema para que este trabaje con base en software libre. Sin embargo no todo se pudo reprogramar, quedando para posteriores etapas los programas desarrollados para los PDA (Personal Digital Assistant) y los desarrollos que se hicieron con MatLab1. El trabajo se realizó según las etapas previstas para este tipo de problema. Por tanto se inició con una fase de adquisición de imágenes de manera que estas contengan la información necesaria. Cuando se terminó esta primera fase se trabajó en la de Pre-procesamiento mediante la aplicación de técnicas que permiten preparar las imágenes para la segmentación. Como tercer etapa se trabajó en la segmentación con procesos basados en morfología matemática y de color mediante un modelo bayesiano jerárquico. La investigación se cataloga como investigación aplicada cuya orientación está definida por proceso de investigación de la ingeniería (Pahl y Beitz, 1996) que para este caso se basa en la búsqueda de un método que permita medir parámetros de un modelo ya existente en contraposición de lo que es la investigación en otras áreas donde se suele buscar un modelo estadístico o de otro tipo para representar un fenómeno natural.