Metodología para la estimación de productividad de un cultivo de papa mediante técnicas de percepción  remota : caso de estudio municipio de Ventaquemada (Boyacá)

Carmona Salazar, Camila; Vargas Pérez, Jorge Andrés

Metodología para la estimación de productividad de un cultivo de papa mediante técnicas de percepción remota : caso de estudio municipio de Ventaquemada (Boyacá)

dc.contributor.advisor	Hernández, Francisco Luis
dc.contributor.author	Carmona Salazar, Camila
dc.contributor.author	Vargas Pérez, Jorge Andrés
dc.date.accessioned	2025-10-15T21:13:12Z
dc.date.available	2025-10-15T21:13:12Z
dc.date.issued	2025
dc.description.abstract	La estimación de la productividad agrícola mediante imágenes satelitales constituye una herramienta clave para la agricultura de precisión, pues permite anticipar rendimientos y apoyar la toma de decisiones en territorios con alta variabilidad agroecológica. En el caso del cultivo de papa, este proceso presenta retos adicionales debido a su heterogeneidad intrapredial y a la frecuente nubosidad que afecta a los sensores ópticos. Ante este escenario, el presente trabajo se planteó como objetivo desarrollar una metodología para estimar la productividad de papa en el municipio de Ventaquemada (Boyacá, Colombia) a partir de la integración de sensores remotos y datos de campo. Para ello se utilizaron imágenes ópticas de Sentinel-2 y PlanetScope, complementadas con información radar de Sentinel-1 y validadas con mediciones de 20 predios productivos. A partir de estas fuentes se calcularon índices de vegetación (NDVI, GNDVI, SAVI y EVI) y arámetros SAR (VH, VV, VH/VV y RVI), que se emplearon como predictores en modelos de regresión lineal simple, múltiple y Random Forest. Los resultados mostraron que los modelos lineales simples tuvieron un desempeño limitado (R2 máximo de 0,369), mientras que la regresión múltiple alcanzó un mejor ajuste en el mes 4 con R2=0,520 y MSE=1,54 t/ha. No obstante, los modelos Random Forest presentaron mayor estabilidad en los errores, con un escenario óptimo de R2=0,362, RMSE=0,663 t/ha y MAE=0,420 t/ha. Estos hallazgos evidencian que la integración multifuente y el uso de enfoques de aprendizaje automático fortalecen la consistencia en la predicción de rendimientos, constituyéndose en una alternativa aplicable a la gestión agrícola en regiones con condiciones variables como Boyacá.	spa
dc.description.degreelevel	Pregrado	spa
dc.description.degreename	INGENIERO(A) TOPOGRAFICO	spa
dc.format.extent	1 recurso en línea (83 páginas)
dc.format.mimetype	application/pdf
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/10893/38362
dc.language.iso	spa
dc.publisher	Universidad del Valle	spa
dc.publisher.branch	Sede Cali
dc.publisher.faculty	FACULTAD DE INGENIERÍA	spa
dc.publisher.place	Colombia	spa
dc.publisher.program	INGENIERIA TOPOGRAFICO	spa
dc.rights.accessrights	info:eu-repo/semantics/openAccess	spa
dc.rights.coar	http://purl.org/coar/access_right/c_abf2	spa
dc.rights.license	Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)	spa
dc.rights.uri	https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subject.lemb	Teledetección
dc.subject.lemb	Sensores remotos
dc.subject.lemb	Cultivo de papa
dc.subject.lemb	Productividad agrícola
dc.subject.lemb	Ventaquemada (Boyacá)
dc.title	Metodología para la estimación de productividad de un cultivo de papa mediante técnicas de percepción remota : caso de estudio municipio de Ventaquemada (Boyacá)	spa
dc.type	Trabajo de grado - Pregrado
dc.type.coar	http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.coarversion	http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85	spa
dc.type.content	Text
dc.type.driver	info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.redcol	http://purl.org/redcol/resource_type/TP
dc.type.version	info:eu-repo/semantics/publishedVersion	spa
dspace.entity.type	Publication
person.identifier.orcid	0000-0003-2337-1747
relation.isDirectorOfPublication	ac459a2e-c9b0-4164-8106-667b2d7c74c8
relation.isDirectorOfPublication.latestForDiscovery	ac459a2e-c9b0-4164-8106-667b2d7c74c8