Desenvolvimento de uma Aplicação Móvel ´Aplicada a Identificação de Doenças Foliares em Culturas Agrícolas

Marcos Vinicius Oliveira Silva; Crescencio Lima

doi:10.22481/recic.v8i1.18520

Autores/as

Marcos Vinicius Oliveira Silva Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia da Bahia https://orcid.org/0009-0009-6793-1110
Crescencio Lima Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia da Bahia https://orcid.org/0000-0002-0286-2056

DOI:

https://doi.org/10.22481/recic.v8i1.18520

Palabras clave:

Enfermedades foliares en plantas, redes neuronales artificiales, visión por computadora, API, aplicaciones móviles

Resumen

La creciente necesidad de combatir las pérdidas agrícolas causadas por plagas y enfermedades, junto con el aumento de la demanda de alimentos, impulsa la búsqueda de nuevas técnicas y tecnologías capaces de apoyar a los agricultores. Con el propósito de ayudar a los pequeños productores en la identificación rápida y precisa de enfermedades foliares en plantas, se desarrolló una aplicación denominada KAWARI, basada en técnicas de visión por computadora y redes neuronales artificiales. La aplicación analiza las imágenes capturadas por el usuario y proporciona un diagnóstico, además de información complementaria sobre la enfermedad, focos cercanos, productos recomendados para su tratamiento y proveedores locales. Para entrenar el modelo, se utilizó el conjunto de datos PlantVillage, que contiene imágenes de hojas enfermas de manzano y vid. Con el fin de aumentar la robustez del modelo y ampliar el conjunto de datos, se aplicaron técnicas de preprocesamiento de imágenes, como ajustes de brillo y contraste, rotación y zoom. Paralelamente, se desarrolló una API en Node.js, responsable de la comunicación entre la aplicación y la red neuronal artificial, así como una aplicación móvil en React Native. La comunicación entre la aplicación, la API y la red neuronal demostró ser eficiente, y el modelo alcanzó un rendimiento del 98,63 % en el diagnóstico de las imágenes. Este trabajo evidencia el potencial de la visión por computadora como herramienta de apoyo a la agricultura, al permitir la detección rápida y precisa de enfermedades en plantas.

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Biografía del autor/a

Marcos Vinicius Oliveira Silva, Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia da Bahia

Possui graduação em Sistemas de Informação pelo Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia da Bahia (IFBA - Campus Vitória da Conquista). Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Desenvolvimento de Software e Banco de Dados. Atuou como Analista no Hospital São Vicente de Paula, com foco na implantação e gestão do sistema hospitalar Tasy e administração de banco de dados. Atualmente, é programador no Hospital Samur, desenvolvendo soluções tecnológicas web e mobile utilizando frameworks modernos como FastAPI (Python), Laravel (PHP), Vue.js e React Native.

Crescencio Lima, Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia da Bahia

É professor e pesquisador do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia da Bahia (IFBA), campus Vitória da Conquista, coordenador do Grupo de Pesquisa Sistemas de Hardware e Software (SHS), membro do Grupo de Inovação e Pesquisa em Automação e Robótica (GIPAR), professor do curso de pós-graduação lato sensu em desenvolvimento web (PGDW) e professor colaborador do Programa de Pós-Graduação stricto sensu em Engenharia de Sistemas e Produtos (PPGESP). Possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Estadual do Sudoeste da Bahia (2005), mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Pernambuco (2011) e doutorado em Ciência da Computação pela Universidade Federal da Bahia (UFBA).

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