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Resumen de A network of static chemical sensors for the localization of plant diseases

Juan Duque Rodríguez, Pilar Barreiro Elorza Árbol académico, David Gómez-Ullate Oteiza Árbol académico, Carlos Mejía Monasterio

  • español

    En este trabajo presentamos un análisis numérico para caracterizar una estrategia de búsqueda pasiva encaminada a localizar brotes de enfermedad en cultivos con poca presencia de viento. El método consiste en un conjunto de sensores pasivos cooperativos que decodifican la información contenida en la concentración de Compuestos Orgánicos Volatiles (COVs) emitidos por las plantas para detectar indicios de enfermedad en un campo de cultivo. Los sensores trabajan de manera cooperativa, realizando una estimación de la posición del foco de infección mediante el uso de reglas de inferencia Bayesiana o bien mediante el uso de reglas de inferencia clásica. Mostramos como la eficiencia del método de localización depende en gran medida del ritmo de detección de volátiles, del número de detectores en la red y de su distancia a la fuente. El método propuesto es extendible a cualquier tipo de medio y constituye una alternativa económica a los métodos tradicionales de análisis de imágenes y a las búsquedas activas, que resultan inviables en medios que presentan obstáculos.

  • English

    In this work we present a numerical analysis of the performance of a passive search strategy for localizing plant diseases in a crop plantation where the effect of wind is negligible. The method consists of a set of cooperative passive sensors which decode the information contained in the concentration of Volatile Organic Compounds (VOCs) emitted by plants to detect the source of a disease outbreak in a crop field. The sensors work cooperatively and they provide an estimation of the location of the infectious focus using either Bayesian or classical inference rules. We show that the key parameters affecting the efficiency of the localization method are the rate of detection, the number of chemical sensors and their distance from the source. This method is extensible to more general media, and it constitutes a more economic alternative to the traditional image-based methods and active search strategies, which become unfeasible under the presence of obstacles.


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