Abstract:
Cultivos de plátano y banano en Ecuador se han visto gravemente afectados por una serie de enfermedades que alteran su producción. Una de estas enfermedades es la marchitez por Moko causado por la bacteria Ralstonia solanacearum que desde su primera detección se volvió un problema fitosanitario y de gran preocupación entre los productores. El objetivo de este estudio fue diseñar e implementar un sistema de monitoreo para la detección temprana de Moko en plantaciones de plátano y banano a partir de la obtención de imágenes aéreas multiespectrales mediante el uso de sensores aéreos no tripulados. En la primera fase se realizó la selección del aérea de estudio, en la segunda fase se seleccionó los componentes que serán parte de la arquitectura del sistema, en la tercera fase se realizó la obtención y procesamiento de imágenes multiespectrales de plantaciones de plátano y banano sin afectación de Moko, también de plantaciones con afectación. En la fase 4 se logró la caracterización espectral por el índice NDVI de plantaciones de plátano y banano cuando no presentan afectación de Moko siendo esta diferente de las plantaciones de plátano y banano que si presentaban la infección por ello se desarrolló un algoritmo de clasificación basado en el método de segmentación de imágenes a partir del índice de vegetación NDVI para la detección de Moko en plantaciones de plátano y banano. Por último, se realizó una prueba del sistema en una plantación, logrando detectar zonas con afectación.
