Por favor use este identificador para citar o enlazar con este item: http://hdl.handle.net/123456789/1687
Título: Uso del modelo de interpolación kriging como herramienta del SIG pararepresentar los niveles de fertilidad del suelo en el campo experimental El Trompillo INIA sede Bramón-Táchira Febrero – Julio 2018
Autor(es): Galviz, Katiuska
Tutor(es): Gil C., Eduardo A.
palabras claves: Interpolación;Fertilidad;Suelo;Semivariograma
Fecha de publicación: ago-2018
Resumen: Cuando los sistemas de información geográfica (SIG) entran en competencia con la era tecnológica se abre una nueva visión y operatividad práctica para la toma de decisiones y especialmente en el campo agrícola. En la presente investigación se representó mediante el modelo de interpolación kriging las variables que definen los niveles de fertilidad del suelo en el campo experimental El Trompillo INIA sede Bramón-Táchira. Utilizando como técnica de recolección de datosmuestras de suelos de datos históricos de los años 2013-2017 y una recolección para el año 2018 para un total de 40 muestras, referenciadas geográficamente donde contiene los valores de los análisis de suelo y el cultivar al que pertenece. Con los datos se procedió a calcular del variograma experimental de las siguientes variables (P, K, Ca, Mg, MO, pH y CE) con el software VESPER y ajustar al mejor modelo teórico de semivariogramay saber sus respectivos valores de los componentes de silla, rango y nugget que mantuviera el raíz cuadrada de la media de los errores cuadráticos (RMSE) más bajo.datos importante para ser usado en el software de interpolación kriging ordinario y representar a través de mapas colorimétricocon el software de Qgis 2.18 como las variables químicas a través de la interpolación conforma las 17 ha del campo experimental; prediciendo la distribución espacial de las características químicas asociadas a la fertilidad del suelo, que se ve fuertemente ligada al manejo agronómico y que es posible predecir cómo está distribuidos los elementos en el área total a través de los análisis de estos datos donde la interpolación kriging represento el 95 % de las áreas de cultivos y así demostrar que se puede ser más eficiente en el manejo de recursos aplicando la agricultura de precisión.
URI: http://hdl.handle.net/123456789/1687
Aparece en las colecciones:Ingeniería Agronómica

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