Aplicación móvil para la identificación de plagas en cultivos de tomate Chonto mediante análisis de imágenes e inteligencia artificial en Anolaima Cundinamarca (Pestcheck)

Abstract

La agricultura ha avanzado significativamente en los últimos años con la incorporación de herramientas tecnológicas que permiten optimizar los procesos productivos, mejorar la toma de decisiones y reducir el impacto ambiental. En este contexto, la aplicación de la inteligencia artificial en el monitoreo de cultivos se ha convertido en una estrategia eficaz para la detección de plagas y enfermedades. El cultivo de tomate chonto, especialmente en municipios como Anolaima (Cundinamarca), enfrenta problemáticas constantes debido a la presencia de plagas como el minador de hoja (Liriomyza spp) y la caracha (Prodiplosis longifila), que afectan de manera considerable la producción y calidad del fruto. El presente proyecto propone el desarrollo de PestCheck, una aplicación móvil diseñada para identificar plagas en cultivos de tomate chonto mediante el análisis de imágenes e inteligencia artificial. La herramienta está orientada a agricultores y expertos agrícolas, facilitando la detección y gestión de plagas mediante una interfaz intuitiva, accesible y conectada a servicios en la nube. Además, la aplicación integra un sistema de registro, historial de análisis y recomendaciones fitosanitarias que buscan fortalecer las prácticas agrícolas sostenibles y la toma de decisiones informadas.

Agriculture has advanced significantly in recent years with the incorporation of technological tools that optimize production processes, improve decision-making, and reduce environmental impact. In this context, the application of artificial intelligence in crop monitoring has become an effective strategy for the detection of pests and diseases. The cultivation of tomate chonto, especially in municipalities such as Anolaima (Cundinamarca), faces constant challenges due to the presence of pests like the leaf miner (Liriomyza spp.) and the “caracha” (Prodiplosis longifila), which considerably affect fruit production and quality. This project proposes the development of PestCheck, a mobile application designed to identify pests in tomate chonto crops through image analysis and artificial intelligence. The tool is aimed at farmers and agricultural experts, facilitating pest detection and management through an intuitive, accessible interface connected to cloud services. In addition, the application integrates a registration system, analysis history, and phytosanitary recommendations intended to strengthen sustainable agricultural practices and support informed decision-making.