FastMapping como herramienta de software para agricultura de precisión

PACCIORETTI, P.; CÓRDOBA, M.; BRUNO, C.; BALZARINI, M.

Congreso; Primer Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión; 2018

Las nuevas tecnologías asociadas a la agricultura de precisión proporcionan la oportunidad de obtener cuantiosos datos, tanto de rendimiento como de variables de sitio, en numerosos puntos geoposicionados dentro de un lote agrícola. Generan desafíos y oportunidades para la adquisición y el análisis de datos. Demandan la necesidad de herramientas informáticas integradas que permitan explorar y mapear la variabilidad y co-variabilidad espacial a escala fina. La interdependencia de estas variables en un continuo es útil para comprender la variación del rendimiento e identificar principales contribuyentes. Las covariables de sitio también son útiles para clasificarlos en conjuntos homogéneos respecto a las propiedades medidas ya sea para analizar el impacto de diferentes tratamientos (manejos) en cada clúster como para delimitar zonas de manejo (ZM). Diferentes fuentes de datos son usadas para estos fines. Para el tratamiento estadístico de variables de sitio se usan diferentes softwares ya que es necesario transitar diferentes etapas (preprocesamiento y depuración de bases de datos, re-escalamientos, clasificaciones, modelación y predicción espacial). FastMapping es una aplicación web interactiva, con una interfaz amigable que hemos desarrollado en lenguaje R y que permite depurar datos espaciales, ajustar y seleccionar automáticamente variogramas para mapear la variación espacial de una variable de interés. Obtenida una base de datos multivariada que incluye diferentes variables, re-escaladas para un mismo sitio, FastMapping permite identificar ZM y obtener reportes de estadísticas descriptivas. El algoritmo principal para la identificación de ZM es KM-sPC, un método de clúster basado en la aplicación del algoritmo fuzzy k-means sobre las componentes principales espaciales resultantes del Análisis de Componentes Principales espacial (MULTISPATI- PCA). Los usuarios pueden obtener el mapa de rendimiento o de propiedades de suelo, así como un mapa de varianza de predicción, estadísticas de error de predicción y la identificación de ZM sin necesidad de manipular códigos de programación. FastMapping se encuentra disponible en forma libre en http://fastmapping.psi.unc.edu.ar/