2026-09-15T17:15:04Zhttps://gredos.usal.es/oai/requestoai:gredos.usal.es:10366/1454412025-09-01T12:26:40Zcom_10366_4756com_10366_4746com_10366_3823com_10366_4074com_10366_4055com_10366_3946com_10366_143088com_10366_123103col_10366_68518col_10366_4082col_10366_143116
Detección temprana de la Sigatoka Negra en hojas de banano mediante imágenes hiperespectrales: Un enfoque aplicando los métodos PLS-PLR y HS-BIPLOT
Ugarte Fajardo, Jorge Gustavo
Vicente Villardón, José Luis
Ochoa Danoso, Daniel Erick
Tesis y disertaciones académicas
Universidad de Salamanca (España)
Tesis Doctoral
Academic dissertations
Teledetección
Agricultura
Imágenes por satélite
[ES] INTRODUCCIÓN El banano (musa spp) es uno de los productos agrícolas más cultivados en el
mundo y es el principal producto agrícola en muchos países. Por sus beneficios
nutricionales, esta fruta tropical es considerada un producto básico y contribuye a la
seguridad alimentaria en gran parte de los países en desarrollo. Sus principales centros de
producción están ubicados en Asia, América Central, Sudamérica y África, siendo los
principales países exportadores de la fruta Ecuador, Filipinas, Guatemala, Costa Rica,
Colombia y Honduras, en ese orden (Yeturu et al. 2016; FAO 2017).
Las plantaciones de banano son afectadas por una serie de problemas fitosanitarios
entre los cuales se destaca la Sigatoka negra (BLSD, por sus siglas en ingles Black
Sigatoka Disease), enfermedad foliar considerada la principal amenaza de la producción
bananera por su impacto devastador que causa pérdidas de hasta 80% de los rendimientos.
BLSD es originada por el hongo patógeno Pseudocercospora fijiensis (Perera,
Kelaniyangoda, & Salgadoe, 2013) y su desarrollo ocasiona necrosis de la planta en seis
estados sintomáticos...
2021-03-01
2021-03-01
2020
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
http://hdl.handle.net/10366/145441
10.14201/gredos.145441
spa
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
info:eu-repo/semantics/openAccess
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional