Evaluación de la severidad y distribución espacial de la Roya del café utilizando RPAS y técnicas de aprendizaje automático en las provincias de San Ignacio y Jaén en la región Cajamarca.

Perú es uno de los principales exportadores de café del mundo, cuya producción es impulsada principalmente por cinco regiones, siendo la región Cajamarca la segunda con mayor producción. Sin embargo, la producción se ve afectada por factores como la crisis climática, la incidencia de plagas y enfermedades, la mala planificación del uso de la tierra e insuficiente uso de herramientas tecnológicas. En este estudio se evaluará la severidad y distribución espacial de la Roya del café utilizando RPAS y técnicas de aprendizaje automático en las provincias de San Ignacio y Jaén en la región Cajamarca. Para ello, se identificarán parcelas experimentales de café con menes de 15% de sombra. Se adquirirán imágenes multiespectrales georreferenciadas a través de sistemas de aeronaves pilotadas remotamente (RPAS), con las cuales se calcularán índices de vegetación. Luego se aplicarán modelos de aprendizaje automático como Logistic Model Tree; Árbol adicional; REPÁrbol; Árboles Funcionales; Árbol aleatorio, y; Random Forest, para identificar áreas afectadas por la roya. Los resultados permitirán identificar zonas con mayor afectación, para realizar acciones de control y reducir perdidas de la producción. Se generarán ortomosaico RGB para determinar los puntos de muestreo en las parcelas de cultivo, los cuales se clasificaron según los niveles severidad de roya y para determinar los índices de vegetación. El análisis de la severidad de roya en campo seguirá la metodología establecida por Marin et al. (2021) considerando al azar 20 hileras de plantas de café y una escala compuesta por cuatro clases de severidad. Los valores de los índices de vegetación y el análisis de la severidad de roya en las hojas en cada punto de muestreo se utilizarán como parámetros de entrada para calibrar el algoritmo y clasificar las imágenes en categorías de severidad de roya. La precisión de la clasificación se medirá mediante las métricas de precisión como el coeficiente kappa, ROC y UAC.