Predicción del rendimiento de cultivos de café: un mapeo sistemático
Fuente:
Redalyc
Guardado en:
| Autor principal: | |
|---|---|
| Formato: | Artículo científico |
| Lenguaje: | es |
| Publicado: |
Universidad del Valle
2023
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | |
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|---|---|
| author | Cristian Camilo Muñoz Ordóñez |
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| contents | Predicción del rendimiento de cultivos de café: un mapeo sistemático Cristian Camilo Muñoz Ordóñez Carlos Alberto Cobos Lozada Julián Fernando Muñoz Ordóñez Ingeniería predicción métricas de calidad rendimiento del café variables predictivas Aprendizaje de máquina El café es uno de los productos agrícolas más comercializados internacionalmente y en Colombia, es el primer producto de exportación no minero-energético. En este contexto, la predicción del rendimiento de los cultivos de café es vital para el sector, ya que permite a los caficultores establecer estrategias de manejo del cultivo, maximizando sus ganancias o reduciendo posibles pérdidas. En este artículo, se abordan aspectos cruciales de la predicción del rendimiento de los cultivos de café mediante una revisión sistemática de literatura de documentos consultados en Scopus, ACM, Taylor & Francis y Nature. Estos documentos se sometieron a un proceso de filtrado y evaluación para responder cinco preguntas clave: variables predictoras, variable objetivo, técnicas y algoritmos empleados, métricas para evaluar la calidad de la predicción y especies de café reportados. Los resultados revelan distintos grupos de variables predictoras que incluyen factores atmosféricos, químicos, obtenidos vía satélite, relacionados con fertilizantes, suelo, manejo del cultivo y sombras. La variable objetivo más recurrente es el rendimiento medido en peso de granos por hectárea u otras medidas, con un caso que considera el área foliar. Entre las técnicas predominantes en la predicción del rendimiento se encuentran la regresión lineal, los bosques aleatorizados, el análisis de componentes principales, la regresión por conglomerados, las redes neuronales, los árboles de clasificación y regresión y las máquinas de aprendizaje extremo. Las métricas más comunes para evaluar la calidad de los modelos predictivos incluyen la raíz del error cuadrático medio, coeficiente de determinación (R²), error absoluto medio, error estándar, coeficiente de correlación de Pearson y desviación estándar. Por último, las variedades de café más estudiadas son robusta, arábica, racemosa y zanguebariae. 2023 reseña 0123-3033 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=291377795028 https://www.redalyc.org/journal/2913/291377795028/ https://www.redalyc.org/journal/2913/291377795028/html/ https://www.redalyc.org/journal/2913/291377795028/291377795028.epub https://www.redalyc.org/journal/2913/291377795028/movil https://doi.org/10.25100/iyc.v25i3.13171 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=2913 Ingeniería y Competitividad application/pdf Universidad del Valle Ingeniería y Competitividad (Colombia) Num.3 Vol.25 |
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