Modelo predictivo para el rendimiento de cultivos de cacao en Santander basado en herramientas de aprendizaje automático supervisado
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Date
2019
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Universidad Industrial de Santander
Abstract
Las herramientas de Aprendizaje Automático representan una buena alternativa para el sector agrícola, dado que permiten apoyar a los agricultores, gobierno y demás actores del sector en la toma de decisiones a partir de pronósticos en los rendimientos de los cultivos, los cuales se definen como el volumen de producto cosechado por unidad de área (Kg/Ha), proporcionando así información para mejorar su productividad. El presente trabajo tiene como objeto de estudio un cultivo experimental de cacao en Santander, ubicado en el centro de investigación La Suiza, y su propósito es predecir el rendimiento del cultivo a través de un conjunto de variables fotosintéticas, morfológicas, climáticas, químicas y físicas del suelo. Haciendo uso del Modelo Lineal Generalizado (GLM) y las Máquinas de Soporte Vectorial (SVM), se identificaron las variables explicativas de mayor impacto tanto de forma negativa como de forma positiva sobre la variable rendimiento de cultivo de cacao, con las cuales el decisor puede determinar la mejor combinación para obtener un mayor rendimiento dentro de los recorridos de las variables. La construcción y comparación de los resultados de los dos modelos, fue útil para ratificar que las variables explicativas: Diámetro del tronco, Fósforo (P), Magnesio (Mg), %Arena, %Hum/Grav, Radiación, Temperatura, Humedad y Lluvias acumuladas son las variables que explican en mayor medida el rendimiento del cultivo de cacao.
Description
Keywords
Aprendizaje automático, Predicción, Cultivos, Santander