| dc.description.abstract | En Colombia varias organizaciones han contribuido en el crecimiento del sector agropecuario, entre ellas Agrosavia que fue creada en 1993 con la finalidad de brindar un conocimiento y desarrollo tecnológico, buscando esa mejora de calidad de vida de productor y consumidor, brindando soluciones de tipo sostenible y accesible basados en tecnologías como la espectrometría de rango visible e infrarrojo cercano (VIS/NIRS). [1]. La gestión del campo a través de tecnologías, sensores, radares y satélites para evaluar la calidad de cosecha y factores climáticos es comúnmente conocido como la Agricultura de Precisión. El análisis de suelos evalúa las condiciones de producción en cultivos y otras características, como la salinidad, toxicidad y acidez excesiva. El espectro visible-infrarrojo cercano (VIS-NIR), brinda información relacionada con componentes orgánicos e inorgánicos del suelo; la medida de la absorbancia sobre el espectro en rango visible da como resultado medidas de: color de suelo, materia orgánica, pH (Ben-Dor et al., 1999) y minerales como Hierro, principalmente hematita y goethita; también de minerales importantes en el estado de fertilidad del suelo como el Calcio (Ca), Magnesio (Mg) y Potasio (K) (Sherman y Waite, 1985). Las porciones del infrarrojo cercano (NIR) del espectro electromagnético están asociadas con el estiramiento y la flexión de los grupos NH, OH y CH (Dalal y Henry, 1986; Clark, 1999; Viscarra Rossel y Behrens, 2010). Al usar el sensor multiespectral de bajo costo (AS7341 de ams OSRAM) se realiza la adquisición de la firma espectral para 90 muestras de parcelas agrícolas de diversos orígenes y cultivos; que han sido previamente procesados en los laboratorios de Agrosavia usando técnicas de espectroscopia Vis-NIRS y para los cuales se ha realizado el análisis de fertilidad en el laboratorio de química analítica de esta misma institución. El preprocesamiento y análisis de los datos adquiridos usando algoritmos de aprendizaje de máquina permitieron estimar variables por medio técnicas de regresión y clasificación que, tras validarse con los resultados del análisis del laboratorio de química analítica de Agrosavia, ofrecieron predicciones en clasificación para los rangos específicos de cada variable con una precisión y rendimiento mayor al 82 % para pH, 74% para materia orgánica, 54,8% para Potasio (K), 56% para Calcio (Ca) y 56,2% para Magnesio (Mg). A pesar de las limitaciones generadas por la cantidad de muestras, el control sobre las variables externas que pudieron haber influido en la adquisición de la firma espectral, el rango y la resolución del sensor, se pudo obtener un rendimiento comparable con los resultados obtenidos en [1], especialmente para la estimación del pH usando clasificación. | spa |
