Estimación de producción de palma de aceite por medio de imágenes satelitales de acceso libre, en el Pacífico Central de Costa Rica (Documento 1) - Gómez-Calderón, Natalia; Watson-Hernández, Fernando (Instituto Tecnológico de Costa Rica, 2022)
El aceite de palma se ha convertido en uno de los aceites vegetales más consumidos en el mundo debido al elevado rendimiento sobre otros tipos de cultivos oleaginosos, además de ser un ingrediente clave en cadenas de valor globales rentables. La predicción de la edad de palma de aceite mejora con el uso de técnicas de aprendizaje automático y es una importante área de investigación en agricultura digital. El proyecto pretendió generar herramientas que permitan estimar la producción futura de palma aceitera a partir de imágenes multiespectrales satelitales de acceso libre, en plantaciones del Pacífico Central de Costa Rica. Se utilizaron técnicas de aprendizaje automático que permitieran relacionar el rendimiento de la palma aceitera con índices de vegetación entre las mismas fechas para predecir la producción a partir de futuras imágenes. Se obtuvo tres productos de la investigación, en los que se muestran las técnicas con mejores ajustes de los índices de vegetación obtenidos de las imágenes con respecto a la edad y el rendimiento de la producción, determinando que el modelo Random Forest para la variedad genética predominante (AVROS) es el mas adecuado. Tambien se determinó el ajuste cuando se utilizan variables para estimar escenarios de cambio climático, para el cual se estimó la necesidad de lámina de agua de riego hasta el año 2099.
Proyecto de Investigación y extensión. Instituto Tecnológico de Costa Rica. Vicerrectoría de Investigación y Extensión (VIE). Dirección de Proyectos. Escuela de Ingeniería Agrícola, 2022
Este proyecto cumple con el objetivo ODS 2: poner fin al hambre, lograr la seguridad alimentaria y la mejora de la nutrición y promover la agricultura sostenible. Meta 4: asegurar la sostenibilidad de los sistemas de producción de alimentos y aplicar prácticas agrícolas resilientes que aumenten la productividad y la producción, contribuyan al mantenimiento de los ecosistemas, fortalezcan la capacidad de adaptación al cambio climático, los fenómenos meteorológicos extremos, las sequías, las inundaciones y otros desastres, y mejoren progresivamente la calidad del suelo y la tierra.
Keywords: Imágenes satelitales; Acceso libre; Producción -- Palmas de aceite; Google Earth Engine; Agricultura; Índices -- Vegetación; Aprendizaje automático; Satellite images; Free access; Production -- Oil palms; Agriculture; Indices -- Vegetation; Automatic learning; Research Subject Categories::FORESTRY, AGRICULTURAL SCIENCES and LANDSCAPE PLANNING