Conceptual model for detecting favorable conditions of coffee pests in a smart farming environment

Abstract

Background: Crop pests are among the greatest threats to food security, generating broad economic, social, and environmental impacts. The impacts of crop pests can be reduced by identifying the conditions that generate them early. These pests interact with their hosts and the environment through complex pathways, and it is increasingly common to find professionals from different areas (farmers, technicians, plant pathologists, computer scientists, economists, sociologists, etc.) gathering into projects that attempt to deal with that complexity most often involving several crop pests. A pest development forecasting can be made using prediction models and it is required for three reasons: economic impact, safety, and justification of control methods. Given this situation, it is necessary to build interdisciplinary work guides that allow the construction of models for the comprehensive management of pest development capable of overcoming the challenges imposed by the presence or absence of data. Aims: Propose a conceptual model for the detection of favorable conditions for coffee pests in a smart farming environment, based on the use of data value and variety, and expert knowledge.

Antecedentes: Las enfermedades y plagas que atacan los cultivos se encuentran entre las mayores amenazas para la seguridad alimentaria y generan altos impactos económicos, sociales y ambientales. Estos impactos se pueden reducir identificando de manera temprana las condiciones que generan las enfermedades y plagas. Las enfermedades y plagas interactúan con sus hospederos y el medio ambiente de formas complejas y es cada vez más común encontrar profesionales de diferentes áreas (agricultores, técnicos, fitopatólogos, informáticos, economistas, sociólogos, etc.) uniendo esfuerzos en proyectos que intentan abordar dicha complejidad. Es posible realizar un pronóstico del desarrollo de enfermedades y plagas utilizando modelos de predicción y, más aún, esto es requierido por tres razones: impacto económico, seguridad y justificación de métodos de control. Ante esta situación, es necesario construir guías de trabajo interdisciplinario para la generación de modelos a ser usados en el manejo integral del desarrollo de enfermedades y plagas, capaces de superar los desafíos que impone la presencia o ausencia de datos. Objetivos: Proponer un modelo conceptual para la detección de condiciones favorables de enfermedades y plagas de cultivos en un entorno agrícola inteligente, basado en el uso del valor y variedad de los datos y el conocimiento experto.