Systematic review of algorithms for detection of fungal diseases in rice.

Revisión sistemática de los algoritmos para detección de enfermedades fúngicas en el arroz.

dc.creatorFacuy Delgado, Jussen
dc.creatorMolina Oleas, Wilson
dc.creatorOrtega Ponce, Laura
dc.date2022-11-20
dc.date.accessioned2023-08-08T16:32:02Z
dc.date.available2023-08-08T16:32:02Z
dc.identifierhttp://www.investigarmqr.com/ojs/index.php/mqr/article/view/130
dc.identifier10.56048/MQR20225.6.4.2022.608-620
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/8040065
dc.descriptionThis article details the possibility of detecting fungal diseases in rice crops, using artificial intelligence techniques. The authors of the information collected, make proposals for techniques to obtain characteristics of the leaves or fruits of the plants, as well as the use of sorting or grouping algorithms, all this in order to determine if a leaf shows signs of any disease. As there are various types of diseases and various varieties of plants, the authors make proposals to use the algorithm that they consider to be the one that will obtain the best results. In the end it was concluded that, it is possible to detect diseases bringing with it a direct benefit for the farmer who implements it, since a timely diagnosis would give a response to the disease and therefore reduce the risk in economic losses.en-US
dc.descriptionEl presente artículo, detalla sobre la posibilidad de detectar enfermedades fúngicas en cultivos de arroz, utilizando técnicas de inteligencia artificial. Los autores de la información recopilada hacen propuestas de técnicas de obtención de características de las hojas o frutos de las plantas, así como también el uso de algoritmos clasificadores o de agrupación, todo esto con el fin de determinar si una hoja, presenta signos de alguna enfermedad. Al haber diversos tipos de enfermedades y diversas variedades de plantas, los autores hacen propuestas para utilizar el algoritmo que ellos consideran el que obtendrá mejores resultados. Al final se concluyó que, sí es posible detectar enfermedades trayendo consigo un beneficio directo para el agricultor que la implemente, ya que un diagnóstico oportuno, daría una respuesta a la enfermedad y por lo tanto reducción del riesgo en pérdidas económicas.es-ES
dc.formatapplication/pdf
dc.formattext/html
dc.formattext/xml
dc.languagespa
dc.publisherMQRes-ES
dc.relationhttp://www.investigarmqr.com/ojs/index.php/mqr/article/view/130/478
dc.relationhttp://www.investigarmqr.com/ojs/index.php/mqr/article/view/130/479
dc.relationhttp://www.investigarmqr.com/ojs/index.php/mqr/article/view/130/480
dc.rightsDerechos de autor 2022 MQRInvestigares-ES
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0es-ES
dc.sourceMQRInvestigar; Vol. 6 No. 4 (2022): Edition frequency from October to December; 608-620en-US
dc.sourceMQRInvestigar ; Vol. 6 Núm. 4 (2022): Edición frecuencia de Octubre a Diciembre; 608-620es-ES
dc.source2588-0659
dc.subjectInteligencia Artificial, Patrones, Algoritmos, Enfermedades, Hongos.es-ES
dc.subjectArtificial Intelligence, Patterns, Algorithms, Diseases, Fungi.en-US
dc.titleSystematic review of algorithms for detection of fungal diseases in rice.en-US
dc.titleRevisión sistemática de los algoritmos para detección de enfermedades fúngicas en el arroz.es-ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion


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