DESARROLLO DE UN SISTEMA INTELIGENTE INTEGRADO PARA LA DETECCIÓN TEMPRANA DE PLAGAS Y TRAZABILIDAD DE LA CADENA ALIMENTARÍA DE BANANO ORGÁNICO MEDIANTE EL USO DE VISIÓN POR COMPUTADORA Y APRENDIZAJE PROFUNDO

Las plagas agrícolas constituyen una de las principales amenazas para la salud alimentaria y la producción sostenible, afectando de manera significativa el rendimiento de los cultivos y generando pérdidas económicas considerables. Su proliferación suele darse bajo condiciones ambientales específicas, lo que dificulta su control si no se detecta de forma temprana. Esta problemática exige un enfoque preventivo, apoyado en Tecnologías de la Información Y LAS TICS y monitoreo continuo para la toma de decisiones oportunas. LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL SE TOMA COMO HERRAMIENTA TECNOLOGICA PARA ALCANZAR LOS OBJETIVOS PLANTEADOS En este contexto, el proyecto propone el desarrollo de una plataforma DIGITALIZADA integral para la predicción y prevención de plagas agrícolas, empleando modelos avanzados de machine learning /deep learning junto con técnicas de análisis multivariable. El uso de algoritmos de predicción permitirá emitir alertas tempranas y generar recomendaciones de manejo, reduciendo el riesgo de infestaciones y optimizando la respuesta en campo. Para alimentar los modelos predictivos, se utilizarán datos meteorológicos recolectados por estaciones especializadas, imágenes multiespectrales capturadas mediante drones. La combinación de información climática y visual proporcionará una base sólida para la predicción automatizada y monitoreo de estrés hídrico. El alcance del proyecto contempla el desarrollo de una plataforma digital integral que integre todos los componentes del sistema, desde la adquisición y almacenamiento de datos hasta su procesamiento, análisis y visualización. Esta plataforma permitirá a los usuarios acceder a pronósticos, mapas de calor e índices de vegetación, además de ofrecer funcionalidades de trazabilidad para registrar intervenciones en campo. Con ello, se busca reducir pérdidas derivadas de factores meteorológicos y amenazas fitosanitarias, fortaleciendo la salud alimentaria y contribuyendo a una producción agrícola más segura, eficiente y sostenible.