Uso de imágenes satelitales para la estimación de propiedades de suelos agrícolas con inteligencia artificial

Autores

Edwin Alejandro Caicedo Palacios Eliana Andrea Romero León

Director

Francisco Calderón

El sector agrícola es uno de los principales ejes de desarrollo de un país, gracias a este se incentiva la economía, la producción, el empleo y la calidad de vida de sus actores. Es por esto, que es de gran importancia saber el estado y composición de los suelos agrícolas, pues con esta información se puede predecir la calidad de los cultivos y optimizar el uso de recursos como agua y fertilizantes.

Actualmente existen diversas técnicas de laboratorio para analizar suelos, las cuales requieren de tiempos variables de espera para la obtención de resultados, movilización de las muestras de suelo al laboratorio, equipos especializados y personal calificado, lo que vuelve el proceso costoso en tiempo, recursos y dinero, esta problemática sumada a la mayor importancia que tiene conocer la composición del suelo, da pie al objetivo principal de este proyecto, desarrollar un sistema un sistema capaz de realizar análisis de suelos, estudiando la capacidad de estimar propiedades químicas haciendo uso de imágenes satelitales multiespectrales y modelos de aprendizaje de máquina, todo esto con el fin de apoyar en la toma de decisiones en el manejo agronómico de suelos de cultivo e incluso tener la posibilidad de analizar zonas de difícil acceso. La motivación principal de este proyecto recae en la hipótesis de que las imágenes.

multiespectrales tomadas por satélites, mostraron ser capaces de entregar información acerca de la composición química del suelo, esto haciendo uso de algoritmos de aprendizaje de máquina para encontrar la relación existente entre las imágenes multiespectrales y muestras reales de suelo medidas en laboratorio, un método similar a las técnicas usadas en la espectroscopia, metodología con la que se analizan los compuestos y elementos a partir de la interacción entre la radiación electromagnética y la materia.