Modelado prediccion enfermedades cultivos - edUTecNe ...
Modelado prediccion enfermedades cultivos - edUTecNe ... Modelado prediccion enfermedades cultivos - edUTecNe ...
Modelado para la predicción de enfermedades en cultivos de alto valor comercial Con relación al entrenamiento de evaluadores de enfermedades, algunos programas clásicos son DISTRAIN [Tomerlin y Howell, 1988], DISPRO [Nutter, 1989]. En la mayor parte de este tipo de programas, el usuario hace el test y al final emite un resultado de su desempeño en forma tabular y gráfica. Las tecnologías de la información, contribuyen también, a través de Internet principalmente, a la educación a distancia e intercambio de experiencias entre instructores y educadores que normalmente actúan en forma aislada. 2.1.4.6. Almacenar y difundir información Es la aplicación que ha presentado el mayor crecimiento en los últimos años. El almacenamiento y difusión de la información, están generalmente asociados a otras aplicaciones como el software desarrollado para organizar hechos y producir información específicamente, lo cual puede hacerse disponible vía Internet [Canteri et al., 2004]. La Web, es un poderosísimo medio de difusión de la información en el área fitopatológica. El Plant Pathology Internet Guide Book, es un sitio web que organiza y clasifica hipervínculos a sitios con información sobre fitopatología a nivel mundial [Canteri et al., 2004]. La Sociedad Americana de Fitopatología, creó recientemente una revista electrónica, el Plant Health Progress [http://www.plantmanagementnetwork.org/php/], que publica artículos científicos exclusivamente para Internet. 2.1.4.7. Comunicar y consultar en forma remota Además de almacenar y difundir información, Internet también es útil para la realización de consultas remotas y comunicación. Particularmente, existen sistemas que permiten realizar diagnósticos en línea. En estos sistemas, el usuario navega escogiendo opciones presentadas, fundamentalmente con fotografías de síntomas, los cuales llevan al posible diagnóstico de la enfermedad [Canteri et al., 2004]. Con el acceso facilitado a Internet, a escaneos, cámaras de video y fotografías digitales, a fines de los 90, en Estados Unidos, surgió el interés por el desarrollo de sistemas de diagnóstico a distancia, por medio de imágenes digitales (diagnóstico digital). Un sistema pionero fue desarrollado en la Universidad de Georgia, donde en 1997 se distribuyeron estaciones digitales en 94 de los 159 municipios del Estado. Cada estación consiste básicamente 26
Modelado para la predicción de enfermedades en cultivos de alto valor comercial en una computadora, para realizar capturas con cámara fotográfica digital y escáner, o bien sistemas de captura de video instalado en microscopios, para obtención de imágenes de estructura del patógeno [Canteri et al., 2004]. 2.1.5. Aplicaciones específicas Las áreas en las que existe una gran interacción entre la informática y la fitopatología, pueden ser consideradas como aplicaciones específicas de la primera sobre la segunda. Dichas áreas son: • Los modelos de simulación de epidemias. • La agricultura de precisión. • Los sensores remotos. • Las imágenes digitales. • La bioinformática. • Las redes neuronales, minería de datos y sistemas expertos. 2.1.5.1. Modelos de simulación de epidemias En los últimos años se ha realizado un esfuerzo considerable en el estudio de modelos de simulación basados en enfermedades de plantas. Se desarrollaron modelos de fenología, dinámica de poblaciones y modelos epidemiológicos para diversas enfermedades de importancia económica. Entretanto, algunos problemas están a la espera de solución, especialmente cuando el objetivo final es incluir estos modelos en sistemas de soporte para la toma de decisiones de productores y técnicos [Canteri et al., 2004]. El tizón tardío de la papa, causado por Phytophtora infestans, es una enfermedad importante y relativamente bien estudiada, pero todavía se requiere más investigación para su manejo. Más allá de la dinámica poblacional y de la variabilidad del patógeno, el tizón tardío es altamente dependiente de las condiciones ambientales, lo que hace a la enfermedad altamente variable en el tiempo y el espacio [Hijmans et al., 2000]. Los modelos de simulación desarrollados para el mencionado patógeno integran el conocimiento epidemiológico sobre el mismo, mejorando así el manejo de la enfermedad. Los modelos de simulación dinámicos deben ser claramente diferenciados de los modelos de previsión de enfermedades. Estos últimos, son típicamente empíricos, pudiendo ser útiles para el control de la enfermedad ayudando, por ejemplo, a determinar el inicio o los intervalos óptimos para pulverizar con 27
- Page 1 and 2: Editorial de la Universidad Tecnol
- Page 3 and 4: Modelado para la predicción de enf
- Page 5 and 6: Modelado para la predicción de enf
- Page 7 and 8: Modelado para la predicción de enf
- Page 9 and 10: Modelado para la predicción de enf
- Page 11 and 12: Modelado para la predicción de enf
- Page 13 and 14: Modelado para la predicción de enf
- Page 15 and 16: Modelado para la predicción de enf
- Page 17 and 18: Modelado para la predicción de enf
- Page 19 and 20: Modelado para la predicción de enf
- Page 21 and 22: Modelado para la predicción de enf
- Page 23 and 24: Modelado para la predicción de enf
- Page 25: Modelado para la predicción de enf
- Page 29 and 30: Modelado para la predicción de enf
- Page 31 and 32: Modelado para la predicción de enf
- Page 33 and 34: Modelado para la predicción de enf
- Page 35 and 36: Modelado para la predicción de enf
- Page 37 and 38: Modelado para la predicción de enf
- Page 39 and 40: Modelado para la predicción de enf
- Page 41 and 42: Modelado para la predicción de enf
- Page 43 and 44: Modelado para la predicción de enf
- Page 45 and 46: Modelado para la predicción de enf
- Page 47 and 48: Modelado para la predicción de enf
- Page 49 and 50: Modelado para la predicción de enf
- Page 51 and 52: Modelado para la predicción de enf
- Page 53 and 54: Modelado para la predicción de enf
- Page 55 and 56: Modelado para la predicción de enf
- Page 57 and 58: Modelado para la predicción de enf
- Page 59 and 60: Modelado para la predicción de enf
- Page 61 and 62: Modelado para la predicción de enf
- Page 63 and 64: Modelado para la predicción de enf
- Page 65 and 66: Modelado para la predicción de enf
- Page 67 and 68: Modelado para la predicción de enf
- Page 69 and 70: Modelado para la predicción de enf
- Page 71 and 72: Modelado para la predicción de enf
- Page 73 and 74: Modelado para la predicción de enf
- Page 75 and 76: Modelado para la predicción de enf
<strong>Modelado</strong> para la predicción de <strong>enfermedades</strong> en <strong>cultivos</strong> de alto valor comercial<br />
Con relación al entrenamiento de evaluadores de <strong>enfermedades</strong>, algunos<br />
programas clásicos son DISTRAIN [Tomerlin y Howell, 1988], DISPRO [Nutter,<br />
1989]. En la mayor parte de este tipo de programas, el usuario hace el test y al<br />
final emite un resultado de su desempeño en forma tabular y gráfica.<br />
Las tecnologías de la información, contribuyen también, a través de Internet<br />
principalmente, a la educación a distancia e intercambio de experiencias entre<br />
instructores y educadores que normalmente actúan en forma aislada.<br />
2.1.4.6. Almacenar y difundir información<br />
Es la aplicación que ha presentado el mayor crecimiento en los últimos años. El<br />
almacenamiento y difusión de la información, están generalmente asociados a<br />
otras aplicaciones como el software desarrollado para organizar hechos y<br />
producir información específicamente, lo cual puede hacerse disponible vía<br />
Internet [Canteri et al., 2004]. La Web, es un poderosísimo medio de difusión<br />
de la información en el área fitopatológica. El Plant Pathology Internet Guide<br />
Book, es un sitio web que organiza y clasifica hipervínculos a sitios con<br />
información sobre fitopatología a nivel mundial [Canteri et al., 2004]. La<br />
Sociedad Americana de Fitopatología, creó recientemente una revista<br />
electrónica, el Plant Health Progress<br />
[http://www.plantmanagementnetwork.org/php/], que publica artículos científicos<br />
exclusivamente para Internet.<br />
2.1.4.7. Comunicar y consultar en forma remota<br />
Además de almacenar y difundir información, Internet también es útil para la<br />
realización de consultas remotas y comunicación. Particularmente, existen<br />
sistemas que permiten realizar diagnósticos en línea. En estos sistemas, el<br />
usuario navega escogiendo opciones presentadas, fundamentalmente con<br />
fotografías de síntomas, los cuales llevan al posible diagnóstico de la<br />
enfermedad [Canteri et al., 2004].<br />
Con el acceso facilitado a Internet, a escaneos, cámaras de video y fotografías<br />
digitales, a fines de los 90, en Estados Unidos, surgió el interés por el<br />
desarrollo de sistemas de diagnóstico a distancia, por medio de imágenes<br />
digitales (diagnóstico digital). Un sistema pionero fue desarrollado en la<br />
Universidad de Georgia, donde en 1997 se distribuyeron estaciones digitales<br />
en 94 de los 159 municipios del Estado. Cada estación consiste básicamente<br />
26
Change language