Larriva Coronel, Walter IvánGualán Gualán, Nancy RocíoSánchez Llanos, Juan Carlos2024-08-072026-01-012024-08-072024-08-07https://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/45019La detección temprana de enfermedades, como Alternaria spp en coliflor, es crucial para evitar pérdidas. Las imágenes multiespectrales constituyen una alternativa que permite identificar patrones de daño y dar soluciones agrícolas de manera sostenible. La presente investigación, realizó la detección de los niveles de infección de Alternaria spp. en coliflor, mediante la captura de imágenes multiespectrales a corta distancia (2m). El trabajo se realizó en la Facultad de ciencias Agropecuarias de la Universidad de Cuenca, en la cual se implementó un DBCA 4X4 con 4 dosis de concentración de inóculo de alternaria (Dosis 1: 1x103; Dosis 2: 1x105; Dosis 3: 1x107; Dosis 4: 1x100 (testigo)). La captura de las imágenes se realizó con el sensor Parrot Sequoia en dos estadíos fenológicos de la planta, además, se realizó la determinación de la severidad en campo empleando un método convencional. Los resultados revelaron que no hubo diferencias significativas en la mayoría de los casos, sin embargo, los índices NDVI, GNDVI y NDRE, mostraron sensibilidad tras su aplicación. NDVI y GNDVI discriminaron de mejor forma las áreas que presentaron necrosis y clorosis a diferencia del NDRE. Al comparar entre los dos métodos evaluados, dan como resultado discrepancia, generando así nuevas dudas debido a la limitación de la precisión en las imágenes capturadas con la cámara multiespectral para la determinación del estado de salud de la planta, generando así la necesidad de revisar y ajustar los métodos de evaluación parancorregir diferentes errores.Early detection of diseases, such as Alternaria spp in cauliflower, is crucial to avoid losses. Multispectral imaging offers a solution, allowing the identification of damage patterns and improving agricultural productivity in a sustainable way. The present research, carried out the detection of Alternaria spp. infection levels in cauliflower, by capturing multispectral images at close range (2m). The work was carried out at the Faculty of Agricultural Sciences of the University of Cuenca, in which a 4X4 DBCA was implemented with 4 doses of Alternaria inoculum concentration (Dose 1: 1x103; Dose 2: 1x105; Dose 3: 1x107; Dose 4: 1x100 (control)). The images were captured with the Parrot Sequoia sensor at two phenological stages of the plant, and the severity was determined in the field using a conventional method. The results revealed that there were no significant differences in most cases; however, the NDVI, GNDVI and NDRE indices showed sensitivity after application. NDVI and GNDVI discriminated better the areas showing necrosis and chlorosis than NDRE. When comparing the two methods evaluated, the result was discrepancy, generating new doubts due to the limitation in the capacity presented by the camera to offer precision in the determination of the state of health of the plant, thus generating the need to review and adjust the evaluation methods that lead us to adjust different errors.application/pdf56 páginasspaAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Ingeniería AgronómicaImágenes multiespectralesCultivos agrícolasEnfermedades agrícolasClasificación de la Investigación::AgropecuariassubmittedVersionopenAccess