Evaluador inteligente de daño fenológico en la planta de trigo

Abstract

El cambio climático en el planeta ha afectado la producción mundial de trigo y los pronósticos aseguran que estos cambios y efectos serán mayores conforme pase el tiempo. Considerando la importancia de este cereal como alimento de la dieta básica de los seres humanos, se propone una nueva forma de evaluación del cultivo que permita pronosticar el daño probable por etapa fenológica por medio de una red neuronal artificial entrenada con datos históricos del comportamiento climático global e impacto fenológico. Un sistema de resultados interpreta la salida y constituye la interfaz de usuario. La propuesta fue validada y mostró su capacidad de generalización alcanzando alta precisión de 84%, por lo que se considera adecuada.

Climate Change on the planet has affected the world wheat production and forecasts ensure that these changes and effects will be greater over time. Considering the importance of this cereal as a basic diet of human beings, this work proposes a new form of crop evaluation that allows to forecast probable damage by phenological stage, through an Artificial Neural Network trained with historical data of global climatic behavior and phenological impact. A results system interprets the output and constitutes the user interface. The proposal was validated, showed its generalization capacity and reached high precision of 84%, so it is considered adequate.