La Universidad Nacional Toribio Rodríguez de Mendoza de Amazonas y el Instituto Nacional de Innovación Agraria, publicaron recientemente la investigación denominada “Implementación de cálculos computacionales en la nube para el mapeo digital de las propiedades del suelo agrícola a partir de imágenes multiespectrales de UAV de alta resolución” en la prestigiosa revista Remote Sensing (Q1, FI: 5.349). Esta investigación predice propiedades del suelo agrícola y contribuye a una mayor eficiencia y manejo efectivo de cultivos y campos agrícolas, ahorrando tiempo y costos.

Estos son algunos de nuestros hallazgos clave:

 

Los algoritmos de aprendizaje automático calculados en la nube con GEE pueden ser una solución para hacer que el procesamiento sea más accesible sin el uso de servidores físicos, para predecir las propiedades del suelo a un nivel detallado con resultados satisfactorios.

Los índices espectrales con mejor predicción para las propiedades del suelo evaluados son: SRI, GNDWI, NDWI y ExG.

Los modelos de ML CART funcionan mejor y son más consistentes espacialmente que los modelos RF y XGBoost para la mayoría de las propiedades del suelo que investigamos.

Los algoritmos de ML junto a datos de campo son eficaces en la estimación espacial de propiedades del suelo utilizando imágenes multiespectrales basadas en UAV.

 

Con este nuevo avance en el campo de la agricultura de precisión, estamos un paso más cerca de lograr un manejo sostenible de los recursos agrícolas.

Felicitamos a nuestro equipo de investigación y agradecemos a todos los colaboradores involucrados. ¡Sigamos trabajando juntos para impulsar la innovación en beneficio de nuestra comunidad agrícola! 

Link del estudio: https://www.mdpi.com/2072-4292/15/12/3203