Agricultura de Precisión y Optimización de la Producción de Cultivos

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.70577/cieninter.v2i1.6

Palabras clave:

agricultura de precisión, optimización de cultivos, sensores agrícolas, teledetección, análisis de datos, eficiencia productiva, resiliencia agrícola.

Resumen

La productividad agrícola se ve afectada por la variabilidad espacial de los cultivos, la disponibilidad limitada de agua y la eficiencia en la aplicación de insumos, lo que impacta directamente en la sostenibilidad de los sistemas productivos. Esta investigación tuvo como objetivo evaluar la influencia de la agricultura de precisión en la optimización de la producción de cultivos mediante la integración de tecnologías de monitoreo, sensores remotos y análisis de datos. Se utilizó un enfoque cuantitativo de carácter explicativo, apoyado en información secundaria proveniente de registros estadísticos oficiales, informes técnicos y bases de datos de organismos estatales, nacionales e internacionales. Se aplicaron técnicas de estadística avanzada, incluyendo correlación de Pearson, regresión lineal múltiple y regularización LASSO. Los resultados principales destacan que el uso de sensores de humedad, drones, estaciones meteorológicas e índices de vegetación como NDVI permite identificar áreas con menor vigor vegetal, optimizar la aplicación de insumos y mejorar significativamente el rendimiento de los cultivos. Además, los modelos estadísticos mostraron que NDVI, monitoreo climático y sensores de humedad son los factores con mayor influencia sobre la productividad, lo que confirma la relevancia de la tecnología como herramienta de gestión agronómica. De manera integral, la investigación evidencia que la agricultura de precisión fortalece la eficiencia, sostenibilidad y resiliencia de los sistemas agrícolas, promoviendo una planificación estratégica basada en información precisa y decisiones fundamentadas en datos objetivos.

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Aguilar-González, R., Cárdenas-Juárez, M., Rodríguez-Ortiz, J. C., & Romero-Méndez, M. J. (2023). Monitoreo de temperatura mediante red de sensores para mejorar el uso del agua en la agricultura. Terra Latinoamericana, 41, e1626. https://doi.org/10.28940/terra.v41i0.1626 DOI: https://doi.org/10.28940/terra.v41i0.1626

Arregoces-Guerra, P., Restrepo-Arias, J. F., Usme Martinez, M., Montoya-Yepes, J. P., & Branch-Bedoya, J. W. (2023). Monitoreo de cultivos bajo invernadero utilizando tecnologías 4.0. Ciencia y Tecnología Agropecuaria, 24(2), e2853. https://doi.org/10.21930/rcta.vol24_num2_art:2853 DOI: https://doi.org/10.21930/rcta.vol24_num2_art:2853

Cano-Mejía, B., Valdez-Cepeda, R. D., & López-Santos, A. (2023). Estimación de cosecha de maíz forrajero (Zea mays L.) mediante índices espectrales derivados de LANDSAT-8 y SENTINEL-2. Terra Latinoamericana, 41, e1696. https://doi.org/10.28940/terra.v41i0.1696 DOI: https://doi.org/10.28940/terra.v41i0.1696

Chaparro Mesa, J. E., Barrera Lombana, N., & León Socha, F. A. (2021). Módulo terminal remoto, para la adquisición de datos, monitoreo y control de procesos agroindustriales - AgriculTIC. Ingeniare. Revista Chilena de Ingeniería, 29(2), 245-264. https://doi.org/10.4067/S0718-33052021000200245 DOI: https://doi.org/10.4067/S0718-33052021000200245

Cortez-Núñez, J. A., Zepeda-Mondragón, F., García-Reyna, M. E., & Mendoza-González, D. (2023). Propuesta para el monitoreo del cultivo de maíz basado en sensores remotos. Ecosistemas y Recursos Agropecuarios, 10(3), e3810. https://doi.org/10.19136/era.a10n3.3810 DOI: https://doi.org/10.19136/era.a10n3.3810

Delgado-Ramírez, G., Bolaños-González, M. A., Quevedo-Nolasco, A., & Estrada-Ávalos, J. (2023). Estimación del coeficiente de cultivo del maíz forrajero por teledetección. Ingeniería Agrícola y Biosistemas, 15(1), 17-35. https://doi.org/10.5154/r.inagbi.2023.09.075 DOI: https://doi.org/10.5154/r.inagbi.2022.09.075

Foladori, G. (2022). Agricultura de precisión y su carácter capitalista: la no neutralidad de la tecnología. Trilogía Ciencia Tecnología Sociedad, 14(28), e2339. https://doi.org/10.22430/21457778.2339 DOI: https://doi.org/10.22430/21457778.2339

González, L., Vargas, L., Molina, S., & Ávila, J. (2022). Implementación de la agricultura de precisión a través del desarrollo de sistemas productivos en áreas protegidas o de conservación para optimizar la producción de cultivos: Una revisión sistemática de literatura. Cuaderno Activa, 14(1), 65–77. https://doi.org/10.53995/20278101.1011 DOI: https://doi.org/10.53995/20278101.1011

Guamán-Rivera, S. (2023). Aplicación de tecnologías en la agricultura de precisión para mejorar la productividad agrícola. Horizon Nexus Journal. DOI: https://doi.org/10.70881/hnj/v1/n2/14

Hualpa Zúñiga, A. M., & Rangel Díaz, J. E. (2023). Trazabilidad en el sector agrícola: una revisión para el periodo 2017-2022. Agronomía Mesoamericana, 34(2), 51828. https://doi.org/10.15517/am.v34i2.51828 DOI: https://doi.org/10.15517/am.v34i2.51828

López-Calderón, M. J., Estrada-Ávalos, J., Martínez-Sifuentes, A. R., Trucíos-Caciano, R., & Miguel-Valle, E. (2023). Nitrógeno total en maíz forrajero (Zea mays L.) estimado mediante índices espectrales con el satélite Sentinel-2. Terra Latinoamericana, 41, e1628. https://doi.org/10.28940/terra.v41i0.1628 DOI: https://doi.org/10.28940/terra.v41i0.1628

Machaca-Pillaca, R., Pino-Vargas, E., Ramos-Fernández, L., Quille-Mamani, J., & Torres-Rua, A. (2022). Estimación de la evapotranspiración con fines de riego en tiempo real de un olivar a partir de imágenes de un drone en zonas áridas, caso La Yarada, Tacna, Perú. Idesia, 40(2), 55-65. https://doi.org/10.4067/S0718-34292022000200055 DOI: https://doi.org/10.4067/S0718-34292022000200055

Marín-García, E., Torres-Marín, J. N., & Chaverra-Lasso, A. (2023). Invernadero inteligente y agricultura 4.0. Revista Científica, 46(1), 37-50. https://doi.org/10.14483/23448350.19816 DOI: https://doi.org/10.14483/23448350.19816

Martínez-Macias, K. J., Márquez-Guerrero, S. Y., Orozco-Vidal, J. A., & Reyes-González, A. (2023). Uso de sensoría remota para la determinación del Kc del cultivo de higo. Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas, 14(7), e3293. https://doi.org/10.29312/remexca.v14i7.3293 DOI: https://doi.org/10.29312/remexca.v14i7.3293

Ovando, G., Aguirre, J., & Cárdenas, M. (2021). Agricultura de precisión y monitoreo de cultivos mediante sensores remotos. Revista de Ciencias Agrícolas, 38(2), 145–156.

Pino-Vargas, E. M., & Ascencios, D. R. (2022). Sostenibilidad del cultivo de olivo bajo un enfoque climatológico en una región árida, cabecera del desierto de Atacama. Ciencia y Tecnología Agropecuaria, 23(3), e2652. https://doi.org/10.21930/rcta.vol23_num3_art:2652 DOI: https://doi.org/10.21930/rcta.vol23_num3_art:2652

Quille-Mamani, J., Porras-Jorge, R., Saravia-Navarro, D., Valqui-Valqui, L., Herrera, J., & Chávez-Galarza, J. (2022). Evaluación de índices de vegetación derivados de imágenes de UAV para predecir variables biométricas en frijol durante la etapa de maduración. Idesia, 40(2), 39-45. https://doi.org/10.4067/S0718-34292022000200039 DOI: https://doi.org/10.4067/S0718-34292022000200039

Quiroz, A. (2023). Agricultura 4.0: Uso de tecnologías de precisión y digitalización en los sistemas agrícolas. Informador Técnico, 87(2), 195–211. https://doi.org/10.23850/22565035.5536 DOI: https://doi.org/10.23850/22565035.5536

Rambauth-Ibarra, G. E. (2022). Agricultura de precisión: la integración de las TIC en la producción agrícola. Computer and Electronic Sciences: Theory and Applications, 3(1), 34-38. https://doi.org/10.17981/cesta.03.01.2022.04 DOI: https://doi.org/10.17981/cesta.03.01.2022.04

Restrepo-Arias, J. F., & Branch-Bedoya, J. W. (2023). Plataformas tecnológicas inteligentes al alcance de la agricultura a pequeña escala. DYNA, 90(230), 38-42. https://doi.org/10.15446/dyna.v90n230.111827 DOI: https://doi.org/10.15446/dyna.v90n230.111827

Villazón Gómez, J. A., Noris Noris, P., & Vázquez Montenegro, R. J. (2021). Balance hídrico del suelo como herramienta para la planificación de labores en áreas agropecuarias de la provincia de Holguín. Idesia, 39(4), 97-103. https://doi.org/10.4067/S0718-34292021000400097 DOI: https://doi.org/10.4067/S0718-34292021000400097

Zavala-Borrego, F., Reyes-González, A., Álvarez-Reyna, V. de P., Cano-Ríos, P., & Rodríguez-Moreno, V. M. (2022). Efecto de la tasa de evapotranspiración en área foliar, potencial hídrico y rendimiento de maíz forrajero. Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas, 13(3), 407-420. DOI: https://doi.org/10.29312/remexca.v13i3.2294

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Publicado

2024-01-04

Cómo citar

Arana Zavala, W. R. (2024). Agricultura de Precisión y Optimización de la Producción de Cultivos. Ciencia Interdisciplinaria Internacional, 2(1), 1–19. https://doi.org/10.70577/cieninter.v2i1.6