Aplicación de imágenes de satélite y de sistemas UAV para la producción de guayaba en la provincia de Vélez, Santander

El presente artículo muestra el acercamiento de imágenes provenientes de sensores remotos tales como imágenes de satéliteo imágenes tomadas en sistemas de Vehículos Aéreos No Tripulados (UAV, por sus siglas en inglés), aplicadas a la producciónde la guayaba. El Centro de Gestión Agroempresarial de Oriente (CGAO), perteneciente al Servicio Nacional de Aprendizaje(SENA), generó productos de escala regional para la provinciade Vélez con imágenes Landsat 8 TIRS como lo son mapas deíndices de vegetación diferencialmente normalizados y ajustadosal suelo (NDVI, SAVI), Mapas de Índices Foliares (IAF, por sussiglas en inglés) y mapas de temperatura. El Modelo Digital deElevación (MDE) para la provincia se generó a partir de imágenesdel sensor ALOS PALSAR; los productos generados a escala localpara los cultivos en diversas etapas de la producción (en funciónde la poda) corresponden a ortofotomosaicos, ortofotomapas,Modelos Digitales de Elevación (MDE) con imágenes capturadas por sistemas UAV. Las resoluciones de los diversos sensoresutilizados facilitan al estudio encontrar una correlación entre lascaracterísticas locales y regionales que afectan directa e indirectamente la producción de la guayaba en la zon

Sistemas de apoyo a la toma de decisiones que usan inteligencia artificial en la agricultura de precisión

Los sistemas de apoyo a la toma de decisiones para la agricultura permiten optimizar los procesos de cultivo, al utilizar la menor cantidad de recursos (tierra, agua y fertilizantes). En esta investigación, se caracterizaron los sistemas de apoyo a la toma de decisiones que usan técnicas de inteligencia artificial (IA) en procesos de agricultura de precisión. Para ello, se realizó un mapeo sistemático de literatura donde se identificaron 39 estudios primarios. Los estudios se analizaron con respecto a las técnicas de IA utilizadas, las variables de entrada, salidas, tipo de procesamiento realizado, y evaluación de las soluciones reportadas. En total se identificaron 12 técnicas de IA y 73 variables de entrada, siendo las variables de clima las más usadas. Adicionalmente, se evidenció que el 57% de los estudios analizados (18) reportan automatización de los procesos mediante el uso de actuadores, mientras que solo el 17% (6) brindan recomendaciones a los agricultores.Universidad de Costa Rica/[834-B9-189]/UCR/Costa RicaUniversidad de Costa Rica/[736-B8-016 ]/UCR/Costa RicaUCR::Vicerrectoría de Investigación::Unidades de Investigación::Ingeniería::Centro de Investigaciones en Tecnologías de Información y Comunicación (CITIC)UCR::Vicerrectoría de Investigación::Unidades de Investigación::Ciencias Agroalimentarias::Estación Experimental Agrícola Fabio Baudrit Moreno (EEAFBM