Estimación de nitrógeno y biomasa en cultivos de arroz mediante modelos de aprendizaje automático

Abstract

El uso de imágenes Vehículos Aéreos no tripulados (UAV) para la estimación de biomasa y nitrógeno es un enfoque prometedor para la investigación en agricultura de precisión. Aprovechando la alta resolución espacial y espectral de las imágenes de UAV, los investigadores pueden obtener estimaciones precisas y detalladas de estas importantes variables, proporcionando información valiosa para optimizar las prácticas de gestión y comprender la dinámica de los cultivos de arroz. El modelo de biomasa y nitrógeno en el arroz es una área de investigación importante en seguridad alimentaria, ya que el arroz es un cultivo básico que alimenta a más de la mitad de la población mundial . Estimar con precisión la biomasa y el contenido de nitrógeno en el arroz puede ayudar a optimizar las prácticas de gestión de cultivos, aumentar los rendimientos y reducir el impacto medioambiental. El desarrollo de esta estimación mediante métodos no invasivos, como la estimación de parámetros mediante imágenes multiespectrales permite optimizar los tiempos de estimación y monitorizar el cultivo de forma automatizada. Se han aplicado diferentes técnicas de aprendizaje automático para relacionar los Indices Vegetativos (VIs) con la biomasa y el nitrógeno, entre estas técnicas se encuentran la regresión multivariante lineal y no lineal, máquinas de soporte vectorial SVM y redes neuronales NN, y otras no tan exploradas como árboles de decisión, conjuntos de regresión y los procesos de regresión gaussiana. Este trabajo explora la estimación de biomasa y nitrógeno en 59 parcelas de arroz mediante imágenes multiespectrales capturadas a 20 metros de altura.

El experimento pretende 1) Caracterizar los parámetros de biomasa y nitrógeno en diferentes genotipos de cultivos de arroz en el Tolima a partir de las bases de datos del ecosistema Omicas; 2) Implementar diferentes algoritmos de estimación con los datos obtenidos de las imágenes de vehículos aéreos no tripulados de los cultivos del Tolima, y evaluarlos mediante métricas de regresión; 3) Diseñar un modelo de estimación para el comportamiento de la biomasa y el nitrógeno en los cultivos de estudio que integre los parámetros de las etapas fenológicas vegetativa, reproductiva y de maduración; y 4) Evaluar el desempeño del modelo de estimación de biomasa y nitrógeno mediante el cálculo de métricas de regresión obtenidas de la comparación entre los métodos tradicionales de medición y el procesamiento de imágenes.