Caracterización de cultivos de maíz usando enfoque Clusterwise para la optimización de su rendimiento basado en la mejor búsqueda armónica global

La agricultura específica por sitio (AEPS) plantea la identificación de prácticas agronómicas mejor definidas, partiendo de condiciones espaciales y temporales presentadas en las zonas a ser usadas en la siembra. En el departamento de Córdoba – Colombia se genera en promedio los mayores niveles de producción de maíz, Córdoba tiene una superficie de alrededor de 23.980km2 y se encuentra limitado con el mar Caribe y los departamentos de Sucre, Bolívar y Antioquia. Por su ubicación y extensión presenta una amplia variedad de condiciones climáticas y de tipos de suelos, por lo que orientar a los agricultores con prácticas genéricas, como se hace tradicionalmente, puede estar impidiendo alcanzar niveles óptimos de productividad. Al conocer la variabilidad presentada al interior del departamento de Córdoba se presenta la necesidad de identificar zonas con características similares, para situaciones como la anterior se planteó el enfoque clusterwise, este es un método de agrupamiento que permite clasificar observaciones en grupos con características similares y para estos últimos, identificar modelos de regresión que expliquen el comportamiento particular de cada agrupación. Este enfoque a la fecha del presente trabajo de investigación no ha sido utilizado en el campo de la agricultura, por lo que el presente trabajo centra sus esfuerzos en implementar dos adaptaciones de este enfoque, utilizando las metaheurísticas de recocido simulado multi arranque (MSSA) y procedimiento de búsqueda codiciosa aleatorizada y adaptativa (GRASP), logrando identificar un número óptimo de zonas con características similares y sus respectivos modelos de regresión; permitiendo brindar orientación a los agricultores con prácticas de manejo más específicas. Una vez identificadas las prácticas de manejo influyentes en las zonas con características similares se presenta la necesidad de conocer cómo desarrollar adecuadamente estas, con esto buscando aumentar los niveles de producción. Suponiendo que posiblemente aún no han sido identificadas estas prácticas por los agricultores del departamento de Córdoba, se adapta las metaheurísticas mejor búsqueda armónica global (GBHS) y optimización por enjambre de partículas (PSO), estas a partir de los grupos y modelos generados con la adaptación de clusterwise, logran identificar, que prácticas permiten a cada agricultor aumentar sus niveles de producción partiendo de la zona donde se realizara el cultivo.

• Autores: Muñoz Pérez, Darwin Fabián; Rivera Ibarra, José Luis
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2018
• Institución: Universidad del Cauca
• Repositorio: Repositorio Unicauca
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.unicauca.edu.co:123456789/1767
• Acceso en línea: http://repositorio.unicauca.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/1767
• Palabra clave: Enfoque clusterwise; Maíz; Siembra; Optimización; Metaheurística
• License: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/