Resumen En esta investigación se desarrolló un sistema de información que procesa imágenes para la identificación de plagas en el cultivo de plátano como la Sigatoka Negra, Sigatoka Amarilla, el Moko del platano y otras, que afectan su producción. Este trabajo se desarrolla en áreas de cultivo ubicadas en el municipio de Manzanillo, Colima. En la implementación del sistema, se usaron drones aéreos equipados con cámaras que utilizan sensores CMOS que obtienen imágenes de alta resolución. Las

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... es son procesadas utilizando técnicas de procesamiento de imágenes contenidas en la herramienta Image Processing Toolbox de MATLAB, incluyendo sus librerías de Windows para crear una interfaz amigable para el usuario, dicha interfaz presentará probabilidades de presencia de agentes patógenos. El sistema desarrollado presenta un enfoque innovador porque incluye herramientas tecnológicas de vanguardia y las condiciones agronomicas particulares de las áreas de producción del estado de Colima. Los resultados obtenidos mejoran las investigaciones previas al considerar la detección de otros agentes patógenos utilizando tecnicas de redes neuronales y LBP, estos resultados pueden aplicarse a otras áreas de cultivo de plátano con condiciones de producción similares. Detección de plagas en el plátano, drones, procesamiento de imágenes, redes neuronales Abstract This research, an information system was developed that processes images for pest identification in banana cultivation, such as Black Sigatoka, Yellow Sigatoka, Moko disease of Banana and other that's affect its production. This work is developed in cultivated areas located in the municipality of Manzanillo, Colima. For the implementation of the system, camera-equipped aerial drones using a CMOS sensor for capturing high-resolution images will be used, these are processed using image processing techniques contained in the MATLAB Image Processing Toolbox, including its Windows libraries, thus a creating a user-friendly interface, showing presence of pathogenes probability. The developed system presents an innovative approach because it includes state-of-the-art technological tools and the agronomic conditions of the production areas of the state of Colima. The results obtained improve the previous researches considering the detection of other pathogens using neural network techniques and LBP, these results can be applied to other areas of banana cultivation with similar harvesting conditions.