Modelo para la detección de la enfermedad Xanthomonas campestris en hojas de judía aplicando algoritmos de optimización genéticos y de gradiente (2020)
Este documento presenta los resultados de la elaboración de 8 modelos basados en sistemas de lógica difusa mejorados mediante algoritmos de optimización, con el propósito de brindar una solución alternativa a la detección temprana de la enfermedad Xanthomonas Campestris encontrada en las hojas de las plantas de judía (Habichuela), permitiendo identificar de manera adecuada el estado de una planta (Sana o enferma). Los modelos son obtenidos, a partir, de la creación de 2 sistemas de lógica difusa tipo Mamdani y Sugeno con configuraciones distintas en sus conjuntos de entrada y en sus reglas, cada una de las configuraciones es mejorada utilizando algoritmos de optimización, los cuales, emplean métodos exactos (Cuasi-Newton) y heurísticos (Algoritmos genéticos). La técnica metodológica aplicada para la implementación de los modelos, se basa en el conjunto de datos o imágenes a analizar y en las variables de mayor relevancia comprendidas en la intensidad de color de la escala RGB, por medio, de las cuales se definen los conjuntos de clasificación adecuados acerca del estado de la planta. El resultado obtenido para el mejor modelo muestra un desempeño del 99.68%, a través, de su evaluación con el conjunto de datos de entrenamiento, por otra parte, proporcionó un porcentaje de efectividad del 94% en la detección de la enfermedad Xanthomonas Campestris en una hoja de judía representada mediante una imagen, con base en el conjunto de datos de prueba, permitiendo una detección más temprana de la enfermad en relación con los métodos convencionales, de tal manera que los agricultores puedan tomar acciones para reducir el impacto que produce la enfermedad en la presentación y rendimiento del cultivo.