Método de fusión de datos aplicado a redes inalámbricas de sensores para apoyar la toma de decisiones en la gestión de cultivos de palma de aceite

Abstract

Dado que la agricultura es la actividad humana más dependiente de las condiciones climáticas, es vital que los agricultores tomen decisiones bien informadas. Desafortunadamente en Colombia, los agricultores generalmente tienden a decidir sobre una base de conocimiento limitada y esto somete sus sistemas productivos a la incertidumbre generada por la variabilidad y el cambio climático. Las causas de este problema se pueden resumir en tres situaciones: los agricultores no tienen acceso a información agrometeorológica y a previsiones agroclimáticas a nivel local; los agricultores no tienen la competencia para tomar decisiones basadas en la información; y los agricultores no tienen el recurso económico para respaldar sus decisiones. Este Trabajo de investigación se centra en atender la segunda causa, respecto a llevar la información agrometeorológica a información accionable para apoyar la toma de decisiones en la gestión del cultivo de palma de aceite. Suponiendo un escenario agrícola donde está desplegada una Red Inalámbrica de Sensores para adquirir datos locales y representativos en el campo, se formuló un método de Fusión de Datos que apoya la gestión del riego al inferir el estado del cultivo y decidir sobre la necesidad de riego. El método compromete dos niveles, un primer nivel de decisión que combina datos de la humedad del suelo, la temperatura ambiente y la humedad relativa para decidir sí regar o no regar el lote de cultivo mediante la técnica de Inferencia Dempster–Shafer; y un segundo nivel de evaluación a la decisión que combina datos de la evapotranspiración de cultivo, la precipitación y la decisión de riego en el lote de cultivo para calificar el desempeño de la decisión en el contexto de la plantación mediante la técnica de Lógica Difusa. El impacto del método en la gestión del cultivo de palma de aceite fue establecido por medio de la simulación de dos escenarios: lote de cultivo con riego gestionado por el primer nivel del método, y lote de cultivo sin riego. Los resultados indican un impacto potencial de incrementar en un 27% el rendimiento del cultivo, gracias a las decisiones de riego tomadas por el método.