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

Abstract

El sector agrícola es uno de los principales ejes de cualquier país, gracias a este se incentivala producción, el empleo y la calidad de vida de los habitantes. Es por esto, que es de granimportancia saber el estado y desarrollo vegetativo de los suelos. Actualmente existen diversastécnicas de laboratorio las cuales requieren de tiempo, costo y personal especializado,lo que da pie al objetivo principal de este proyecto el cual se basa en desarrollar un sistemacapaz de estimar propiedades químicas de suelos agrícolas haciendo uso de imágenes satelitalesy modelos de aprendizaje de máquina. Para tal fin, se utiliza Sentinel-2 para la obtenciónde imágenes y se implementan algoritmos de Regresión lineal, SVR, Bayesian Ridge, Lasso,PLSR y Random Forest, logrando corroborar según el estado del arte, la viabilidad de estimarpropiedades como el pH, destacando como mejor resultado un coeficiente de determinaciónR2 de 0.51, usando Random Forest Regressor y validación cruzada de 5 pliegues.