Resumen:
Actualmente el cultivo de palma africana atraviesa un proceso de deterioro, dando como
consecuencia que varios agricultores abandonen sus plantaciones hasta encontrar la solución a
enfermedades devastadoras como Pudrición de Cogollo y Anillo Rojo. El impacto social y
económico que estas patologías representan para el país hace necesaria la investigación para
lograr mitigar el problema. Dentro de la presente investigación se pretende evaluar la precisión
de tres métodos de clasificación supervisada dentro del software ENVI para la detección de Anillo
Rojo y distintos grados de Pudrición de Cogollo en una plantación de palma superior a 100 has
dentro de las instalaciones de ANCUPA, provincia de Santo Domingo. Los métodos de
clasificación supervisada que se evaluaron fueron: Clasificador de Máxima Probabilidad,
Mahalanobis Distance y Mínimas Distancias, los cuales fueron capaces de discriminar entre 5
clases (Pudrición de Cogollo grado 3; Pudrición de Cogollo grado 2; Pudrición de Cogollo grado
Cráter, Anillo Rojo y plantas Sanas) correspondientes a diferentes grados de afectación para las
patologías de Pudrición de Cogollo y Anillo Rojo, permitiendo detectar de forma temprana las
diferentes enfermedades para el cultivo de Palma Africana mediante un mapa que muestra la
distribución de la enfermedad. Los resultados obtenidos indicaron un alto grado de
reconocimiento para plantas sanas y enfermas con una precisión global de 58,82% y un índice
Kappa de 0,46 para el clasificador de Máxima Probabilidad.
