Sistema de alerta temprana para detectar la aparición de plagas y enfermedades a partir de inteligencia artificial y sensores remotos en arrozales de la Región Lambayeque

El arroz es considerado como uno de los tres cereales esenciales en el Perú por su contribución en la alimentación. Sin embargo, las enfermedades y plagas del arroz representan uno de los mayores impulsores de pérdidas y productos de mala calidad. Entonces, identificar, analizar y predecir la presencia de plagas y enfermedades es esencial para la toma de decisiones estratégicas y tácticas del manejo de cultivo. Los métodos convencionales de seguimiento de enfermedades y plagas a gran escala son laboriosos, requieren mucho tiempo y, sobre todo, adolecen de imprecisión, alejándose del propósito de producir alimentos de bajo costo. Los datos de imágenes (son fotografías de la superficie de la Tierra y cada pixel lleva información) basados en teledetección por satélite (Sentinel 2, tamaño del pixel 10 m) y drones (tamaño del pixel 12 cm) proporcionan información del estado de salud de las plantas a gran escala. Los índices espectrales derivados (Índice de vegetación (NDVI), índice relativo de vigor (RVI), el índice de vegetación diferencial (DVI) y el índice de estrés térmico por plagas (PHSI)) de datos de teledetección aunada con mediciones de campo, proporcionan rasgos característicos para distinguir áreas entre cultivos sanos e infectados, lo que facilita la aplicación estratégica a través de modelos de predicción. Se desarrollarán modelos basados en inteligencia artificial (IA), de tipo aprendizaje profundo (DL) y aprendizaje automático (ML) empleando parámetros espectrales y biofísicos para predecir la aparición de plagas y enfermedades en cultivo de arroz. Como resultado se tendrán mapas temáticos de temperatura de la superficie foliar, índices espectrales e índices texturales, de arrozales identificados con plagas y enfermedades.