Detección de condiciones favorables para la roya en el café basada en similitud entre grafos (2017)
La proliferación de enfermedades en los diferentes cultivos ha llevado al sector agrícola a buscar diferentes iniciativas que permitan mejorar la calidad y la productividad de los mismos a través de diferentes técnicas basadas en las ciencias de la computación. Investigaciones recientes demuestran que las enfermedades que afectan al sector agrícola están comúnmente relacionadas a las condiciones climáticas y las propiedades agronómicas del cultivo. En este sentido, diferentes trabajos se han enfocado en identificar patrones que conducen a la prevención de la incidencia de estas enfermedades, haciendo uso de una representación basada en grafos de la información del cultivo. Por lo anterior, este trabajo contribuye con un prototipo que busca encontrar la probabilidad de ocurrencia de la roya del café por medio de una técnica de emparejamiento de patrones de grafos tolerante a errores denominada distancia de edición, que permite encontrar un porcentaje de similitud entre las condiciones actuales de un cultivo y los patrones de roya previamente definidos que indican las tasas de infección de la roya del cafeto. Este prototipo implementa una adaptación para 4 algoritmos de emparejamiento de grafos que fueron clasificados teniendo en cuenta la precisión y el tiempo de ejecución. La metodología definida para la construcción del prototipo comienza desde el reconocimiento de las necesidades del dominio de aplicación. Posteriormente, se realiza una selección de los algoritmos de emparejamiento de grafos tolerante a errores que cumplan con las características que se requieren para obtener la mejor precisión en los resultados. Después, se define e implementan los módulos que serán parte de la adaptación propuesta para los algoritmos seleccionados. Por último, se ejecutan una serie de pruebas con el fin de validar el prototipo. Finalmente, se concluye que el cálculo de la similitud por medio de la distancia de edición obtenida a partir de la adaptación realizada a los algoritmos de emparejamiento de grafos tolerante a errores permite estimar la probabilidad de ocurrencia de la roya del café. Por otro lado, la adaptación puede ser utilizada en diversos dominios de aplicación donde el reconocimiento de patrones sea requerido, debido a la flexibilidad que aporta a través la parametrización de las funciones de costo y el tipo de normalización utilizada, la cual se puede adaptar a las características de diferentes dominios de aplicación.