Detección del nivel de estrés hídrico en plantas de lechuga romana a través de CNN - Bermúdez-Rojas, Jesús Guillermo; Luna-Taylor, Jorge Enrique; Von-Borstel-Luna, Fernando Daniel; Sandoval-Galarza, Jesús Alberto (Pädi Boletín Científico de Ciencias Básicas e Ingenierías del ICBI, 2023)
La agricultura en México enfrenta importantes desafíos en el área del agua. Una alternativa para enfrentar este problema es la implementación de técnicas agrícolas modernas que permitan métodos de agricultura de precisión en invernaderos que puedan producir durante todas las estaciones del año y con un uso más eficiente del agua. Para ello son necesarios sistemas inteligentes que permitan monitorear y controlar los recursos para el crecimiento de las plantas de acuerdo a las condiciones que presenten. Este artículo describe el diseño y entrenamiento de una red neuronal convolucional (CNN) para detectar el grado de deshidratación de plantas de lechuga romana a través de imágenes. Los experimentos muestran una precisión y sensibilidad del modelo del 83% en la identificación del nivel de deshidratación y del 98,8% en ambas métricas, considerando una tolerancia de más/menos un nivel de diferencia con respecto al real.