"La presente Tesis habla acerca del desarrollo de un sistema experto capaz de identificar la roya (Hemileia Vastatrix ) que presentan hojas de café, siendo esta una de las enfermedades más destructivas para la planta. El desarrollo de este proyecto es importante por el lugar que ocupa el café en México como cultivo de alto valor al ser de los principales productores a nivel mundial. La metodología de solución plantea el uso de imágenes hiperespectrales para realizar un análisis a detalle de las hojas, para procesarlas se utilizan índices de vegetación para mejorar la discriminación entre zonas con clorofila y las que se encuentran dañadas. Utilizando algoritmos de machine learning, se separan las hojas en diferentes clases según el grado de daño; esta escala elaborada por la SAGARPA, ahora SADER, poniendo especial atención en las que se encuentran en etapas tempranas del desarrollo de la enfermedad. La experimentación mostró que es posible hacer identificación en etapas tempranas, lo que con ayuda de los expertos de sanidad vegetal permitirá rápidas acciones de control de la enfermedad."