Detección de plaga cogollero (Spodoptera frugiperda) mediante un sistema de reconocimiento de imagen en cultivo de maíz, Tambogrande - Piura 2021

Abstract

La presente investigación tiene como objetivo general implementar un sistema de reconocimiento de imagen para la detección de plaga cogollero (Spodoptera frugiperda) en cultivo de maíz, Tambogrande-Piura 2021. La metodología del estudio presenta el diseño Experimental – Pre experimental de tipo Aplicada puesto que se buscó dar solución al problema mediante la implementación de un sistema de reconocimiento de imagen. Así mismo la población y muestra estuvo conformada por 9 evaluaciones de cultivo de maíz, con el método de técnica de zig-zag utilizada en campo. Las técnicas que se utilizaron para la recolección de datos fue la observación y la encuesta donde se utilizaron los instrumentos guía de observación, cuestionario y lista de chequeo. Así mismo se utilizó la biblioteca de aprendizaje automático ML5 para el desarrollo del software mientras que para la base de datos se utilizó el gestor de datos MySQL. Dado que para ambos indicadores se utilizó la misma muestra, siendo esta menor que 50 se aplicó el método Shapiro Wilk para la prueba de normalidad, mientras que para contrastar la hipótesis y evaluar si es aceptada o rechazada se hizo uso de la prueba de Wilcoxon para el primer indicador, mientras que para el segundo indicador se utilizó la prueba T - Student. Los resultados obtenidos, demostraron que el sistema de reconocimiento de imagen incremento la cantidad de muestras tomadas de 100 en el pretest a 243 en el post-test, mientras que para el nivel de eficiencia por evaluación mejoró de un 2% en el pretest a un 23% en el post-test. Se concluyó que el sistema de reconocimiento de imagen intervino de manera positiva en la detección de plaga cogollero (Spodoptera frugiperda) para el cultivo de maíz, Tambogrande-Piura 2021