Uso de la conductividad eléctrica aparente (CEa) en la construcción de un modelo espacial del porcentaje de arcilla de un suelo aplicando análisis comparativo de redes neuronales y regresiones.

Abstract

La agricultura de precisión tiene por finalidad evaluar, estimar y ayudar a encontrar parámetros apropiados. Se ha utilizado la conductividad eléctrica aparente del suelo (CEa) para correlacionar propiedades de textura y contenido de humedad. Se obtuvieron los datos de CEa medida en el equipo CMD-1 (profundidad efectiva de 0,75 m) en tres sitios de 600 m2 en tres fechas. Los sitios fueron divididos en tres sectores con un punto de muestreo para cada uno. Se midió humedad, porcentaje de arcilla y densidad aparente a cada 25 cm hasta llegar a los 75 cm de profundidad. Se encontró un valor de correlación entre porcentaje de arcilla (% Arc) y CEa horizontal (CEa-H) de r = 0,84 y de r2 = 0,98 con regresión múltiple. Se utilizó redes neuronales como método predictivo de % Arc resultando un r = 0,91.