Dataset de Propiedades Fisicoquímicas del Suelo para determinar Macronutrientes en cultivos de papa

Este proyecto se desarrolló para optimizar el análisis de suelos agrícolas en cultivos de papa, con un enfoque en mejorar la precisión y accesibilidad de los diagnósticos de nutrientes esenciales (NPK) a través de tecnología de sensores. En primer lugar, se realizó la calibración de sensores industriales multiparámetro (CWT para NPK y CWT-multiparámetro), basándose en valores de referencia de laboratorios convencionales, lo que permitió configurar un marco de medición confiable. A partir de estas lecturas calibradas, se generó una base de datos robusta que fue utilizada para entrenar modelos de predicción mediante redes neuronales.

Posteriormente, se entrenó el modelo de predicción utilizando esta base de datos y aplicando redes neuronales, lo que permitió correlacionar las variables de humedad, pH, conductividad eléctrica y temperatura con las concentraciones de nitrógeno, fósforo y potasio en el suelo. Finalmente, se validó el modelo mediante la comparación entre las predicciones y los valores obtenidos de los sensores de laboratorio, confirmando la precisión del dispositivo y su aplicabilidad en entornos agrícolas para apoyar una agricultura de precisión y mejorar el rendimiento del cultivo de papa en el departamento de Nariño