Modelo de muestreo superficie/peso (sp), para la evaluación y recuperación agroecológica de suelos en agricultura de precisión.
Fecha
2025-05-06Palabras Clave
SIG, Geoestadística, Agroecología, Fertilidad del suelo, EnmiendasSIG, Geoestadística, Agroecología, Fertilidad del suelo, Kriging, Enmiendas
Metadatos
Mostrar el registro completo del ítemResumen
El deterioro de los suelos agrícolas ha generado la necesidad de metodologías precisas y sostenibles para su evaluación y recuperación.
Este estudio presenta el Modelo de Muestreo Superficie/Peso (SP), que integra herramientas de geomática, geoestadística y teledetección
con principios agroecológicos y de agricultura de precisión para la gestión eficiente del suelo. La investigación se llevó a cabo en la
finca San Benito (Los Pozones, El Vigía, Mérida-Venezuela), donde se realizaron cuatro visitas de campo para evaluar la variabilidad del
suelo y aplicar enmiendas de manera diferenciada. La primera fase incluyó un levantamiento topográfico mediante drones e imágenes
satelitales de alta resolución para la delimitación de unidades de suelo. Posteriormente, se diseñó un muestreo basado en SIG y el modelo SP,
donde las muestras se ponderaron según su representatividad espacial. Se analizaron 13 variables edáficas en laboratorio y se
generaron mapas predictivos mediante interpolación geoestadística (Kriging). A partir de estos mapas, se aplicaron enmiendas específicas
según las necesidades del suelo. La validación final mostró una correlación de Pearson de 0.88 entre los valores predichos y observados,
evidenciando la efectividad del modelo SP en la caracterización y recuperación del suelo. Los resultados demuestran que este enfoque permite
optimizar la aplicación de insumos, reducir costos y minimizar el impacto ambiental, facilitando la transición hacia un modelo agrícola más
sostenible y eficiente. Se recomienda su implementación en otros sistemas agrícolas para mejorar la productividad y resiliencia de los suelos degradados.
Recibido: 15/06/2024 - Aceptado: 15/08/2024
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Otros Títulos | Surface/weight sampling model (sp), for the agroecological evaluation and recovery of soils in precision agriculture. |
Correo Electrónico | agriculturaandinaiiapula@gmail.com khayyam28@gmail.com mariodavilap@yahoo.com |
ORCID | http://orcid.org/0009-0002-3491-8365 http://orcid.org/0009-0003-3011-2003 |
Editor | SaberULA |
ISSN | 1315-3919 |
Resumen en otro Idioma | The deterioration of agricultural soils has created the need for precise and sustainable methodologies for their assessment and recovery. This study presents the Surface/Weight Sampling Model (SP), which integrates geomatics, geostatistics, and remote sensing tools with agroecological and precision agriculture principles for efficient soil management. The research was conducted at San Benito Farm (Los Pozones, El Vigía, Mérida, Venezuela), where four field visits were carried out to assess soil variability and apply amendments in a differentiated manner. The first phase involved a topographic survey using drones and high-resolution satellite imagery to delineate soil units. Subsequently, a sampling design was developed based on GIS and the SP model, where samples were weighted according to their spatial representativeness. Thirteen soil variables were analyzed in the laboratory, and predictive maps were generated through geostatistical interpolation (Kriging). Based on these maps, specific amendments were applied according to the soil’s needs. The final validation showed a Pearson correlation of 0.88 between the predicted and observed values, demonstrating the effectiveness of the SP model in soil characterization and recovery. The results show that this approach optimizes input application, reduces costs, and minimizes environmental impact, facilitating the transition to a more sustainable and efficient agricultural model. Its implementation in other agricultural systems is recommended to improve the productivity and resilience of degraded soils. |
Colación | 5-20 |
Periodicidad | Semestral |
Página Web | http://www.saber.ula.ve/agriculturaandina/ |
País | Venezuela |
Institución | Universidad de Los Andes |
Sección | Revista Agricultura Andina: Artículos |