7th IMRMPT

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English title:	Pattern analysis in meteorological and biotic variables for modeling pest risks in avocado crops using machine and deep learning
Spanish title:	An�lisis de patrones en variables meteorol�gicas y bi�ticas para el modelamiento de riesgos por plagas en cultivos de aguacate mediante aprendizaje autom�tico y profundo
English abstract:	Crops in agriculture are affected by long-term trends in precipitation and average temperatures, disturbances during specific phases of plant development, and pest outbreaks due to weather variations. Improper pest management in Hass avocado crops can lead to fruit production losses and, in some cases, quarantine phytosanitary measures. These measures have a high-negative impact on avocado producers in Colombia and the Andean region, who currently produce approximately 1.93 tons per year and supply 37% of avocados sold in the European market. This paper presents a descriptive analysis to identify patterns related to climate changes (temperature and air humidity, precipitation, wind speed and direction, solar radiation) and tree phytosanitary status in a Hass avocado crop from eastern Antioquia, Colombia. Using the Analytics Solutions Unified Method in Data Mining, crop data collected periodically were processed: climate data are collected every 15 minutes through a weather station installed in the study area; phytosanitary data are collected every 15 days by monitoring and visual inspection of avocado trees. From this analysis, the aim is to have the basis to create a deep or machine learning model capable of determining the variations that lead to moderate and high levels of affectation, for the estimation of pest risk and the planning of its management in avocado crops. Results show the trend between pest damage and variations in temperature and humidity in the area, associated with soil conditions, from patterns since the actual event present in the crop. Thus, producers can conduct proper pest risk analysis, which is possible through the analysis of patterns in the physical climatic variables and biotic variables. These patterns will allow for estimating the behavior of pests in the avocado crop, to carry out proper pest risk management.
Spanish abstract:	Los cultivos agr�colas se ven afectados por las tendencias a largo plazo de las precipitaciones y las temperaturas medias, las perturbaciones durante fases espec�ficas del desarrollo de la planta y los brotes de plagas debidos a variaciones meteorol�gicas. Un manejo inadecuado de las plagas en los cultivos de aguacate Hass puede ocasionar p�rdidas en la producci�n de frutos y, en algunos casos, medidas fitosanitarias cuarentenarias. Estas medidas tienen un alto impacto negativo en los productores de aguacate de Colombia y la regi�n andina, quienes actualmente producen aproximadamente 1.93 toneladas al a�o y suministran el 37% de los aguacates comercializados en el mercado europeo. Este trabajo presenta un an�lisis descriptivo para identificar patrones relacionados con los cambios clim�ticos (temperatura y humedad del aire, precipitaci�n, velocidad y direcci�n del viento, radiaci�n solar) y el estado fitosanitario de los �rboles en un cultivo de aguacate Hass del oriente antioque�o en Colombia. Utilizando el M�todo Unificado de Soluciones Anal�ticas en Miner�a de Datos, se procesaron datos del cultivo recolectados peri�dicamente: los datos clim�ticos se recolectan cada 15 minutos a trav�s de una estaci�n meteorol�gica instalada en la zona de estudio; los datos fitosanitarios se recolectan cada 15 d�as mediante monitoreo e inspecci�n visual de los �rboles de aguacate. A partir de este an�lisis, se busca tener las bases para crear un modelo de aprendizaje autom�tico o profundo capaz de determinar las variaciones que conducen a niveles moderados y altos de afectaci�n, para la estimaci�n del riesgo por plagas y la planificaci�n de su manejo en cultivos de aguacate. Los resultados muestran la tendencia entre el da�o por plagas y las variaciones de temperatura y humedad en la zona, asociadas a las condiciones del terreno, a partir de patrones desde el suceso actual presente en el cultivo. De esta manera, los productores pueden realizar un adecuado an�lisis de riesgo de plagas, el cual es posible a trav�s del an�lisis de patrones en las variables f�sicas clim�ticas y variables bi�ticas. Estos patrones permitir�n estimar el comportamiento de las plagas en el cultivo de aguacate, para llevar a cabo una adecuada gesti�n del riesgo de plagas.
Topic:
Presentation Type:
Speaker:

Authors

Name	Institution	Email
Maria Isabel Hern�ndez P�rez	Universidad EAFIT	mihernandp@eafit.edu.co
Marta Silvia Tabares Betancur	Universidad EAFIT	mtabares@eafit.edu.co
Eduart Villanueva	Universidad EAFIT	evillanu@eafit.edu.co
Alejandro Pe�a Palacio	Universidad EAFIT	japena@eafit.edu.co
Tomas Enrique Ramirez Guerrero	Universidad EAFIT	teramirezg@eafit.edu.co

Presentation

Room:	Principal Room
Date:	June 7, 2023
Hour:	17:40 - 18:00

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7^th IMRMPT
Seventh International Meeting for Researchers in Materials and Plasma Technology

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