Alerta temprana de Sigatoka Negra para la industria bananera de El Oro

Criterio 01 · Relevancia del problema (20%)

El Oro: 14 cantones, banano de exportación, una enfermedad que define la economía

Criterio 06 · Prototipo y demostración (10%)

Dos módulos integrados, una sola decisión

1. Predicción bioclimática (SIRI) — toma datos meteorológicos de Open-Meteo en vivo para cada cantón, modela el riesgo de infección 0–100 a 7 días. → Ver /riesgo
2. Diagnóstico visual — captura ubicación GPS o cantón elegido, recibe foto de hoja, analiza con visión por computadora (Otsu adaptativo + componentes conectados), devuelve veredicto integrado con plan de acción. → Ver /diagnostico
3. Informe PDF — un solo click descarga un reporte técnico de 5 páginas con metodología y referencias científicas, listo para entregar al técnico del MAG.

Criterio 02 · Validación con usuarios (20%)

Dos fuentes de evidencia: in-app + encuesta en finca

Cada diagnóstico cierra con la pregunta "¿Coincide con lo que observa en campo?". Las respuestas se acumulan en /validacion con estadísticas en tiempo real. Para la validación formal, el sistema genera una encuesta PDF de 1 página para llevar a productores reales.

Criterio 04 · Viabilidad técnica y económica (15%)

Cero costos operativos recurrentes

• Infraestructura: Droplet DigitalOcean $6/mes. App actualmente corre en http://157.230.220.99:8000/.
• API de clima: Open-Meteo Forecast API, gratuita, sin clave, sin límite estricto para uso público.
• Stack: Python 3 + Flask + OpenCV + ReportLab. Todo open-source.
• Sin APIs pagas, sin servicios cloud caros, sin licencias. Una finca podría correr esto en una Raspberry Pi.

Criterio 05 · Innovación (10%)

Lo diferente

• Veredicto integrado: la matriz 5×3 que cruza estado foliar con bioclima del cantón y produce una sola prioridad accionable. No es solo "tienes Sigatoka", es "tienes Sigatoka avanzada Y tu cantón está en condiciones críticas, aplica HOY".
• Análisis retrospectivo en vivo: cualquier productor puede ver en su cantón cuántas semanas de los últimos 3 meses fueron de riesgo real.
• Heurística defendible sin CNN: detección por componentes conectados con triple evidencia bioquímica (oscuridad + clorofila + necrosis) + umbral Otsu adaptativo. Documentada en cada reporte PDF, reproducible por cualquier agrónomo.
• Reporte técnico imprimible: el productor lleva el PDF al técnico del MAG. La app no reemplaza al agrónomo — le entrega evidencia organizada.

Criterio 07 · Pitch y claridad (5%)

Flujo recomendado para la presentación (≤ 5 min)

1. Problema (45 s): 30-100% pérdida, 50 aplicaciones/año, resistencia a fungicidas ya en Ecuador.
2. Demo del panel (60 s): abrir /riesgo, click en Machala, mostrar el SIRI 79 (crítico) en vivo, abrir "¿Cómo leer esto?".
3. Demo del diagnóstico (90 s): /diagnostico, elegir cantón, subir hoja, mostrar veredicto integrado con plan de acción.
4. Impacto (45 s): abrir /impacto, mostrar el cálculo con datos reales de 90 días.
5. Validación y siguiente paso (30 s): encuesta PDF, evidencia in-app, próximo paso es CNN entrenado con dataset local.
6. Cierre (30 s): $6/mes, open-source, listo para piloto con 10 fincas en El Oro.

Siguiente fase

Roadmap si el proyecto continúa

1. Q3 2026: dataset local de 2,000+ imágenes etiquetadas con técnicos de Agrocalidad → entrenar CNN MobileNetV3 → reemplazar la heurística.
2. Q4 2026: piloto con 10 fincas (5 pequeñas, 5 medianas) en cantones Machala, El Guabo, Pasaje. Medir efecto real en aplicaciones y rentabilidad.
3. Q1 2027: dashboard para MAG/Agrocalidad con vista agregada provincial. Integración con SIGAGRO.
4. Q2 2027: app móvil nativa con cámara y notificaciones push cuando el SIRI de tu cantón cruza categoría crítico.