Modelo basado en aprendizaje de máquina para la predicción de textura de suelos

  • Julián Gutiérrez
  • Mariano Trillini
  • Federico Danilo Vallese
  • Railson de Oliveira Ramos
  • Juan Ignacio Vanzolini
  • Valber Elias de Almeida
  • José Felix de Brito Neto
  • Rodrigo Santos
  • Marcelo Fabián Pistonesi
Palabras clave: Textura de suelos, Aprendizaje de máquina, Bosques Aleatorios, Análisis de datos

Resumen

En el ámbito de las ciencias del suelo, el análisis de textura del suelo es esencial, ya que proporciona información crucial sobre la composición y las propiedades físicas del mismo. Por ello, su estudio, cálculo e interpretación son fundamentales. Se propone un modelo basado en aprendizaje de máquina para predecir la textura del suelo, utilizando datos de área de píxeles de las partículas de arena, limo y arcilla obtenidos a través de imágenes digitales. Adicionalmente, datos de materia orgánica y conductividad eléctrica se integrarán al modelo como atributos. El conjunto de datos se organizará incluyendo variables objetivo como el porcentaje de arena, el porcentaje de limo y la clasificación de la textura del suelo, basada en el método de Bouyoucos, que sirve como referencia estándar de laboratorio. El desarrollo de este trabajo busca simplificar los tiempos operativos, reducir tamaño de muestra y lograr una determinación sencilla y no destructiva de la granulometría del suelo.

Publicado
2024-09-09
Cómo citar
Gutiérrez, J., Trillini, M., Vallese, F., de Oliveira Ramos, R., Vanzolini, J., de Almeida, V., de Brito Neto, J., Santos, R., & Pistonesi, M. (2024). Modelo basado en aprendizaje de máquina para la predicción de textura de suelos. Memorias De Las JAIIO, 10(3), 99-103. Recuperado a partir de https://ojs.sadio.org.ar/index.php/JAIIO/article/view/966
Sección
CAI - Congreso Argentino de AgroInformática