Weed recognition in coffee crops using texture analysis and machine learning - Muñoz Neira , Milton Javier; Ortíz Delgado, Jaime Alberto (Scientia et Technica, 2024)
El presente trabajo presenta los resultados de veinticuatro experimentos realizados con el objetivo de realizar reconocimiento de dos clases de hojas de maleza, asociadas al cultivo de café. 210 imágenes fueron adquiridas, 70 para cada clase de maleza y 70 para las muestras de hojas de café. Todas las imágenes fueron procesadas y transformadas a formato de color HSV. De cada imagen se extrajeron 33 patrones de textura, los cuales fueron reducidos a cuatro mediante análisis de componentes principales. La dimensión fractal de cada hoja fue agregada como quinto patrón. El reconocimiento se realizó mediante la implementación de tres técnicas de aprendizaje automático, máquina de soporte vectorial (SVM), k-vecinos cercanos (KNN) y red neuronal artificial. Las técnicas de aprendizaje automático permitieron una clasificación con precisión y exhaustividad en promedio igual o superior al 95%, cuando no se usó la dimensión fractal, y superior o igual al 97% cuando la dimensión fractal se usó como quinto patrón. SVM y ANN fueron los métodos que lograron mejores resultados. Los experimentos constituyen una primera aproximación a la implementación de un sistema automático de erradicación selectiva de malezas para el cultivo de café.