AGRICULTURA DIGITAL 58 En un futuro los modelos serán entrenados con imágenes captadas en condiciones de iluminación natural y evaluados en plantaciones comerciales DETECCIÓN TEMPRANA DE FUSARIUM EN EL CULTIVO DE FRESA MEDIANTE INFORMACIÓN ESPECTRAL Y MODELOS DE MACHINE LEARNING Gregorio Egea y Manuel Pérez-Ruiz, Dpto. de Ingeniería Aeroespacial y Mecánica de Fluidos. Área de Ingeniería Agroforestal. Universidad de Sevilla Pedro Castro y Manuel Avilés, Dpto. de Agronomía. Área de Producción Vegetal. Universidad de Sevilla La fresa es el fruto rojo más producido y comercializado del mundo. Casi la totalidad de la producción de fresa andaluza proviene de la provincia de Huelva. Andalucía produjo en 2021 el 97,3% de la fresa española y casi el 29% de la fresa de la UE-27, lo que convierte a España en el primer productor de fresa a nivel comunitario. El valor de la producción de fresa en Andalucía se estima en 407,83 M€, constituyendo el 3,5 del valor de la producción vegetal y el 2,9% de la producción de la rama agraria de Andalucía (Fuente: CAPADR). Uno de los grandes retos a nivel de campo es la detección temprana de enfermedades para su mejor control. Una de las enfermedades más importantes de este cultivo es la 'fusariosis vascular', causada por el hongo Fusarium oxysporum f. sp. fragariae, debido a las pérdidas económicas que causa y a la dificultad de su control.
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