DETECCIÓN DE TIGUERAS Y CINTAS EN PLANTACIONES DE ALGODÓN: COMPARACIÓN DE ALGORITMOS PARA PULVERIZACIÓN SELECTIVA

Resumen

La presencia de plantas como tigueras y retoños en los campos de algodón puede comprometer la productividad y la calidad del cultivo, lo que requiere estrategias de control eficientes, ya que el picudo del algodón, una de las plagas más grandes del algodón, las utiliza como alimento y refugio. Es importante eliminar estas plantas tan pronto como se cosecha el algodón. Para lograrlo, se puede utilizar un sistema que detecta tigueras y retoños y aplica herbicida directamente sobre estas plantas, cuando se detectan, y solo sobre ellas, reduciendo así la cantidad de herbicida a aplicar en la plantación. Este estudio compara tres enfoques computacionales para la detección de estas malezas: (1) un método heurístico basado en la detección de tonos de verde, (2) un modelo de reconocimiento de imágenes con Haar Cascade, y (3) un modelo basado en YOLOv5. Los resultados mostraron un buen rendimiento del algoritmo Haar Cascade, que obtuvo la mayor tasa de precisión (89%), seguido de YOLOv5 (85%). El método heurístico demostró una detección genérica de tonos de verde, con una precisión del 100%.