Metodología Propuesta para Identificación del Huanglongbing (HLB) en Limón Persa Mediante una Red Neuronal Artificial

In this research study, a model has been proposed to identify HLB disease in Persian lemon leaf images employing an Artificial Neural Network (ANN). The images of both HLB-infected and HLB-non-infected Persian lemon leaves were initially transformed to grayscale, brightness levels were adjusted, and each image was standardized to a resolution of 200 by 350 pixels. Then, the Canny algorithm was applied to detect edges in images. The Principal Component Analysis (PCA) technique was used to reduce the dimensionality of the images, resulting in a 50 percent reduction for each image. For the classification process, an ANN was implemented, and the cross-validation algorithm was applied to authenticate the model. The results revealed that the neural network model achieves a maximum accuracy rate of 80 percent through cross-validation with 5 k-folds and a supervised learning approach. Therefore, we recommend employing the k-fold cross-validation method to verify the model since it demonstrates superior accuracy. This outcome emphasizes the benefit of artificial intelligence tools within the agricultural sector for disease identification.En esta investigación se propuso un modelo para identificar  la enfermedad HLB en imágenes de hojas  de limón persa mediante una red neuronal artificial (RNA). Se utilizaron imágenes de hojas de limón persa enfermas y no enfermas de HLB, éstas se convirtieron a  escala de grises,  se les  manipuló el brillo y se les asignó una resolución de 200 por 350 pixeles para cada una de ellas. Posteriormente se les aplicó el algoritmo de Canny para detectar bordes. Se utilizó la técnica de Análisis de Componentes principales (PCA) para reducir la dimensionalidad del tamaño de las imágenes, alcanzando una reducción del 50 por ciento para cada imagen. Para el proceso de clasificación se implementó una RNA y se empleó el algoritmo de validación cruzada para validar el modelo. Los resultados muestran que el modelo de red neuronal obtiene una exactitud máxima del 80% utilizando validación cruzada con 5 k-folds y tipo de aprendizaje supervisado. Por lo tanto, se recomienda el modelo con validación cruzada k folds para validae  el modelo, debido a que alcanzó una mejor exactitud, además demuestra la utilidad de la aplicación de las herramientas de la Inteligencia artificial para la identificación de enfermedades en el sector agrícola

Implementation of a Convolutional Neural Network to Distinguish between Radiological Patterns of COVID-19 and Pneumonia in Chest CT Images

En el año 2020, la Organización Mundial de la Salud (OMS) proclamó la existencia de una pandemia originada por el coronavirus (COVID-19), cuyo brote inicial tuvo lugar en Wuhan, China. Este virus ha tenido un impacto devastador, cobrando la vida de miles y afectando a millones en todo el mundo. Sus síntomas, que incluyen tos, fiebre, fatiga y disnea, se asemejan a los de una gripe común. La propagación del virus ocurre principalmente a través de partículas respiratorias emitidas por personas infectadas, las cuales pueden depositarse en los ojos, boca o nariz de otras personas. Para confirmar la infección, se utilizan dos tipos de pruebas: la prueba de reacción en cadena de la polimerasa con transcripción inversa (RT-PCR) y las pruebas de antígenos. Sin embargo, debido a sus procesamientos, estas pruebas pueden demorar en proporcionar resultados definitivos. Es en este contexto que la inteligencia artificial y las técnicas de Machine Learning (ML) se presentan como herramientas valiosas para mejorar la detección del virus en los pulmones de manera eficiente. En este trabajo, se propone la implementación de una Red Neuronal Convolucional (CNN) para la detección temprana de pacientes con COVID-19. Se utiliza un conjunto de datos compuesto por 3616 imágenes de rayos X de tórax, empleando una red neuronal preentrenada denominada VGG16. A través del entrenamiento, se logra una precisión óptima en la clasificación de las imágenes en las categorías de COVID y Neumonía.In 2020, the World Health Organization (WHO) proclaimed the existence of a pandemic originating from the coronavirus (COVID-19), the initial outbreak of which occurred in Wuhan, China. This virus has had a devastating impact, claiming the lives of thousands and affecting millions worldwide. Its symptoms, which include cough, fever, fatigue and dyspnea, resemble those of a common flu. Spread of the virus occurs primarily through respiratory particles emitted by infected people, which can be deposited in the eyes, mouth or nose of others. Two types of tests are used to confirm infection: reverse transcription-polymerase chain reaction (RT-PCR) and antigen testing. However, due to their processing, these tests can take time to provide definitive results. It is in this context that artificial intelligence and Machine Learning (ML) techniques are presented as valuable tools to improve virus detection in lungs in an efficient way. In this work, the implementation of a Convolutional Neural Network (CNN) for the early detection of patients with COVID-19 is proposed. A dataset composed of 3616 chest X-ray images is used, employing a pre-trained neural network named VGG16. Through training, optimal accuracy in classifying images into COVID and Pneumonia categories is achieved

Caracterización de la producción ovina y propuesta de manejo pecuario en el Área de Protección de Flora y Fauna Nevado de Toluca, Caso de Zinacantepec, México

A travéz del presente trabajo se pretenden aportar elementos que contribuyan a conciliar la protección de los recursos naturales y la producción agropecuaria, la cual forma parte del modo de vida de la población de las localidades seleccionadas en la zona de estudio. Aplicando un sistema de producción pecuaría sustentable que involucre la conservación de ecosistemas, sin mermar la rentabilidad de la actividad, desde un punto de vista de la participación social (organización ejidal, por ejemplo) y la motivación de una conciencia de conservación; y de manera partícular la propuesta también pretende documentar y cuantificar, dentro de los parámetros óptimos de manejo de agostaderos y de conservación, las codiciones actuales de las zonas de pastoreo y dictar las posibles propuestas correspondientes para potencializar el uso de dichas zonas sin poner en riesgo la integridad de los ecosistemas

Estádios de consciência ambiental dos visitantes em uma reserva natural periurbana no México

[Introduction]: Natural parks with a recreational vocation play a fundamental role in promoting pro-environmental actions among their visitors. However, for the Latin American region, the programs aimed at these purposes have not achieved the expected results. On the contrary, one of the causes that have intensified the environmental deterioration of the parks is recreational activities. One of the major challenges to promote conservation in these areas is the development of environmental awareness among visitors. [Objective]: The study aimed to analyze the stages of environmental awareness of 190 visitors to Sierra Morelos State Park, a natural protected area in the municipality of Toluca, State of Mexico, to support management that strengthens conservation, generates attitudes, and involves visitors in pro-environmental practices. [Methodology]: In order to collect data, a structured questionnaire was designed based on the four dimensions of environmental awareness: cognitive, affective, conative and active. This study conducted a factor analysis, a cluster analysis, and a Kruskal-Wallis test to identify differences between groups. [Results]: Eleven factors were identified, explaining 70.88 % of the cumulative variance. The cluster analysis identified three groups: Stage 1: passive discursive-intentional; Stage 2: environmental predisposition; Stage 3: affective of agreed actions. [Conclusions]: The results show that there is no definite number of stages that explain one or several realities for which human experiences are the key to environmental awareness.[Introducción]: Los parques naturales con vocación recreativa desempeñan un papel fundamental para fomentar acciones proambientales entre sus visitantes. Sin embargo, para la región de América Latina los programas dirigidos a estos propósitos no han tenido resultados esperados, por lo contrario, una de las causas que han intensificado el deterioro ambiental de los parques son las actividades recreativas. Entre los mayores retos para favorecer la conservación en estas áreas se encuentra el desarrollo de la conciencia ambiental de los visitantes. [Objetivo]: Para sustentar una gestión que fortalezca la conservación y genere actitudes e involucre a los visitantes en prácticas proambientales, este estudio analiza la conciencia ambiental de 190 visitantes al Parque Estatal Sierra Morelos, área natural protegida, ubicada en el municipio de Toluca, Estado de México. [Metodología]: Para recolectar los datos se diseñó un cuestionario estructurado, a partir de las cuatro dimensiones de la conciencia ambiental (cognitiva, afectiva, conativa y activa). Se realizó un análisis factorial, un análisis de conglomerados y una prueba de Kruskal-Wallis para identificar las diferencias entre grupos. [Resultados]: Fueron 11 factores identificados, explicando el 70.88 % de la varianza acumulada. El análisis de conglomerados identificó tres grupos; Estadio 1: discursivo-intencional pasivo; Estadio 2: predisposición ambiental y; Estadio 3: afectivo de acciones convenidas. [Conclusiones]: Los resultados muestran que no existe un número definido de estadios que explique una o varias realidades y que las experiencias humanas con la naturaleza son la clave de la conciencia ambiental.[Introdução]: Os parques naturais com vocação recreativa desempenham um papel fundamental para incentivar ações pró-ambientais entre seus visitantes. No entanto, para a região da América Latina, os programas direcionados a esses propósitos não têm obtido os resultados esperados. Pelo contrário, uma das causas que têm intensificado o deterioramento ambiental dos parques são as atividades recreativas. Um dos maiores desafios para promover a conservação nessas áreas é o desenvolvimento da consciência ambiental dos visitantes. [Objetivo]: Para sustentar uma gestão que fortaleça a conservação e gere atitudes e envolva os visitantes em práticas pró-ambientais, este estudo analisa a consciência ambiental de 190 visitantes do Parque Estadual Sierra Morelos, uma área natural protegida localizada no município de Toluca, Estado do México. [Metodologia]: Para coletar os dados, foi elaborado um questionário estruturado com base nas quatro dimensões da consciência ambiental (cognitiva, afetiva, conativa e ativa). Foi realizado uma análise fatorial, uma análise de conglomerados e um teste de Kruskal-Wallis para identificar as diferenças entre grupos. [Resultados]: Foram identificados onze fatores que explicam 70,88% da variação acumulada. A análise de conglomerados identificou três grupos; Estágio 1: discursivo-intencional passivo; Estágio 2: predisposição ambiental; Estágio 3: afetivo de ações acordadas. [Conclusões]: Os resultados mostram que não existe um número definido de estágios que explique uma ou várias realidades e que as experiências humanas com a natureza são a chave da consciência ambiental

Experiencias ganaderas, agrícolas y forestales en la conservación de los recursos naturales

La producción agrícola y ganadera es un desafío en la actualidad por diversas razones, entre las que se encuentran el cambio climático, la degradación de los suelos y la contaminación. En algunas zonas, estas actividades se llevan a cabo en áreas destinadas a la conservación de la naturaleza, por lo que tienen el reto de garantizar la producción de alimentos para una población creciente, y a su vez de conservar la biodiversidad y los servicios ecosistémicos en México.GIZ, SEMARNAT, CONANP, GFA, ICA