Diagnóstico de deficiencias nutricionales utilizando lógica difusa en la planta del café

Abstract

La presente tesis fue realizada con el fin de crear una herramienta tecnológica que sirva de apoyo para el especialista agrónomo al momento de evaluar las plantas de café por medio de los síntomas que presenta sus hojas. Se clasificaron los síntomas resaltantes de las deficiencias nutricionales estudiadas que fueron magnesio (Mg), manganeso (Mn), nitrógeno (N), potasio (K), hierro (He) y Fósforo (P), las que permitieron crear las reglas difusas según un rango definido como leve, moderado y severo para la presencia de los síntomas y la deficiencia. Posteriormente por medio de una herramienta Xfuzzy se definieron las ecuaciones determinantes para cada deficiencia de acuerdo a su clasificación. Para complementar este trabajo se creó una herramienta web en la que el especialista únicamente introduce los datos requeridos para cada síntoma y la herramienta realiza todos los cálculos antes mencionados arrojando un diagnostico óptimo. Los resultados obtenidos con la herramienta fueron evaluados utilizando medidas estándares de precisión, revocación y media F, para cada deficiencia, obteniéndose resultados satisfactorios, con resultados mayores al 80% de aciertos para las deficiencias de nitrógeno, Fósforo, hierro y manganeso. Concluimos en la investigación que aunque los datos de ingreso sean confusos es posible el uso procesamiento de datos usando la lógica difusa para el diagnóstico de deficiencias nutricionales, las cuales permitieron dar una respuesta acertada.