Interpretabilidad en el campo de la detección de enfermedades en las plantas: Una revisión
| Autor: | Leal-Lara, Daniel-David, Barón-Velandia, Julio, Rocha-Calderón, Camilo-Enrique |
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| Jazyk: | angličtina |
| Rok vydání: | 2021 |
| Předmět: |
processamento de imagem
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| Zdroj: | Revista Facultad de Ingeniería, Volume: 30, Issue: 58, Article number: e100, Published: 22 DEC 2021 |
| Popis: | The early detection of diseases in plants through artificial intelligence techniques has been a very important technological advance for agriculture since, through machine learning and optimization algorithms, it has been possible to increase the yield of various crops in several countries around the world. Different researchers have focused their efforts on developing models that allow supporting the task of detecting diseases in plants as a solution to the traditional techniques used by farmers. In this systematic literature review, an analysis of the most relevant articles is presented, in which image processing techniques and machine learning were used to detect diseases by means of images of the leaves of different crops. In turn, an analysis of the interpretability and precision of these methods is carried out, considering each phase of the image processing, segmentation, feature extraction and learning processes of each model. In this way, there is evidence of a void in the field of interpretability since the authors have focused mainly on obtaining good results in their models, beyond providing the user with a clear explanation of the characteristics of the model. Resumen La detección temprana de enfermedades en las plantas mediante técnicas de inteligencia artificial, ha sido un avance tecnológico muy importante para la agricultura, ya que por medio del aprendizaje automático y algoritmos de optimización, se ha logrado incrementar el rendimiento de diversos cultivos en varios países alrededor del mundo. Distintos investigadores han enfocado sus esfuerzos en desarrollar modelos que permitan apoyar la tarea de detección de enfermedades en las plantas como solución a las técnicas tradicionales utilizadas por los agricultores. En esta revisión sistemática de literatura se presenta un análisis de los artículos más relevantes, en los que se usaron técnicas de procesamiento de imágenes y aprendizaje automático, para detectar enfermedades por medio de imágenes de las hojas de diferentes cultivos, y a su vez se lleva a cabo un análisis de interpretabilidad y precisión de estos métodos, teniendo en cuenta cada fase las fases de procesamiento de imágenes, segmentación, extracción de características y aprendizaje, de cada uno de los modelos. De esta manera se evidencia vacío en el campo de la interpretabilidad, ya que los autores se han enfocado principalmente en obtener buenos resultados en sus modelos, más allá de brindar al usuario una explicación clara de las características propias del modelo. Resumo La detección temprana de enfermedades en las plantas mediante técnicas de inteligencia artificial, ha sido un avance tecnológico muy importante para la agricultura, ya que por medio del aprendizaje automático y algoritmos de optimización, se ha logrado incrementar el rendimiento de diversos cultivos en varios países alrededor do mundo. Diferentes pesquisadores têm focado seus esforços no desenvolvimento de modelos que permitam apoiar a tarefa de detecção de doenças em plantas como solução às técnicas tradicionais utilizadas pelos agricultores. Nesta revisão sistemática da literatura, é apresentada uma análise dos artigos mais relevantes, nos quais técnicas de processamento de imagens e aprendizado de máquina foram utilizadas para detectar doenças por meio de imagens de folhas de diferentes culturas, e por sua vez é realizado um análise da interpretabilidade e precisão destes métodos, tendo em conta em cada fase as fases de processamento da imagem, segmentação, extração de características e aprendizagem, de cada um dos modelos. Desta forma, evidencia-se um vazio no campo da interpretabilidade, uma vez que os autores têm se focado principalmente na obtenção de bons resultados em seus modelos, além de fornecer ao usuário uma explicação clara das características do modelo. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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