Predicción de la fertilidad del suelo mediante aprendizaje automático en la provincia de Alto Amazonas, Perú

Predicción de la fertilidad del suelo mediante aprendizaje automático en la provincia de Alto Amazonas, Perú

El objetivo del trabajo fue predecir la fertilidad del suelo en la provincia de Alto Amazonas con el uso de imágenes satelitales y técnicas de aprendizaje automático. El estudio se ubicó en la provincia de Alto Amazonas en Perú. Se realizaron muestreos de suelos en toda la provincia, totalizando 10...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Main Authors: César Oswaldo Arévalo-Hernández, Enrique Arévalo-Gardini, Luis Alberto Arévalo-López, Oscar Tuesta-Hidalgo, Dayani Shirley Romero-Vela, Claudia Elizabeth Ruiz-Camus
Format: Article
Language:English
Published: Universidad Nacional Autónoma de Alto Amazonas 2024-10-01
Series:Revista Peruana de Investigación Agropecuaria
Subjects:
Random Forest
suelos amazónicos
modelamiento de suelos
suelos ácidos
Online Access:https://revistas.unaaa.edu.pe/index.php/repia/article/view/63
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Description
Summary:El objetivo del trabajo fue predecir la fertilidad del suelo en la provincia de Alto Amazonas con el uso de imágenes satelitales y técnicas de aprendizaje automático. El estudio se ubicó en la provincia de Alto Amazonas en Perú. Se realizaron muestreos de suelos en toda la provincia, totalizando 100 muestras. Posteriormente se realizaron análisis físicos (textura) y químicos del suelo. Las imágenes satelitales se obtuvieron del USGS y los índices de vegetación se calcularon con base en estas imágenes. Finalmente, se utilizó análisis descriptivo y modelado de aprendizaje automático utilizando 06 algoritmos (GLM, CUBIST, KKNN, SVM, Random Forest y NN) que se seleccionaron en función de su R2 y RMSE.  En este trabajo observamos que la mayoría de los suelos de la provincia tienen bajos pH, P, Mg, K y alta acidez. También se lograron obtener buenas predicciones para pH, Ca, Mg y CIC y se observó que el algoritmo más exitoso fue Random Forest. Sin embargo, para Al, Cubist tuvo mejores resultados. Este es uno de los primeros trabajos que utiliza aprendizaje automático para predecir la fertilidad del suelo en la Amazonía peruana y se espera que pueda servir como base para futuros proyectos.
ISSN:2955-831X

Similar Items