Cálculo de la disponibilidad de nitrógeno en suelos establecidos con cultivo de café utilizando técnicas de aprendizaje automático

Abstract

La agricultura cumple un rol fundamental en América Latina y especialmente en Colombia genera un impacto significativo en el empleo directo e indirecto generado a raíz de la producción y comercialización de productos agrícolas, mejorando la calidad de vida de millones de personas. En Colombia, el cultivo de café ha cobrado gran importancia, siendo uno de los cultivos que mayor peso tiene dentro de la canasta de productos agrícolas, responsable de generar 2,5 millones de empleos directos e indirectos y de cuya actividad dependen el 25% de la población rural colombiana. , a pesar de la su importancia, el cultivo de café ha venido presentando una disminución de la producción en los últimos años, en el 2021 disminuyó un 13% comparado con el año anterior, posiblemente por consecuencia de factores como la variabilidad y el cambio climático, incremento del costo de los insumos y el uso de prácticas inadecuadas en el manejo nutricional del cultivo, lo que genera un incremento de costos de fertilizantes, que se traduce en bajas rentabilidades para el productor, afectando su calidad de vida. En este sentido, es necesario el desarrollo de nuevas herramientas tecnológicas, que facilite el uso de prácticas adecuadas de fertilización, permitiendo la reducción de costos de fertilizantes y así mejorar la rentabilidad de los productores. En ese orden de ideas, la presente investigación se centra en estimar la disponibilidad de N en suelos establecidos con cultivo de café a partir de un enfoque híbrido que plantea la integración de modelos basados en procesos y datos. Dicha estimación puede apoyar al caficultor a ejecutar una fertilización eficiente de N, reduciendo costos en su aplicación y a su vez manteniendo los niveles óptimos para el cultivo.

Agriculture plays a fundamental role in Latin America and especially in Colombia, generating a significant impact on direct and indirect employment generated as a result of the production and marketing of agricultural products, improving the quality of life of millions of people. In Colombia, the cultivation of coffee has gained great importance, being one of the crops that has the greatest weight within the basket of agricultural products, responsible for generating 2.5 million direct and indirect jobs and on whose activity 25% of the population depend. The entire Colombian rural population. However, despite its importance, coffee cultivation has been showing a decrease in production in recent years, in 2021 decreased by 13% compared to the previous year, possibly due to factors such as variability and climate change, increased cost of inputs and the use of inadequate practices in the nutritional management of the crop, which generates an increase in fertilizer costs, which translates into low returns for the producer, affecting their quality of life. In this sense, it is necessary to develop new technological tools that facilitate the use of adequate fertilization practices, facilitating the reduction of fertilizer costs and, in this way, improve the profitability of producers. In that order of ideas, the present investigation focuses on estimating the availability of N in soils established with coffee cultivation from a hybrid approach that proposes the integration of models based on processes and data. Said estimation could support the coffee grower to execute an efficient N fertilization, reducing costs in its application and in turn maintaining the optimal levels for the crop.