Para lograr rendimientos saludables y óptimos de productos agrícolas, se deben observar los principios de nutrición y aplicar los fertilizantes adecuados. Las deficiencias nutricionales o el exceso reducen la calidad y el rendimiento de los productos. Por lo tanto, su detección temprana previene trastornos fisiológicos y enfermedades asociadas. La mayoría de los esfuerzos de investigación se han centrado en la espectroscopia, que extrae solo datos espectrales de un punto único del producto. El presente estudio tiene como objetivo detectar el exceso temprano de nitrógeno en plantas de pepino utilizando una nueva técnica de imagen hiperespectral basada en un híbrido de redes neuronales artificiales y el algoritmo competitivo imperialista (ANN-ICA), que puede proporcionar información espectral y espacial de las hojas al mismo tiempo.