Análisis predictivo de lotes agrícolas para la siembra de soja

Abstract

Problema y justificación, determinar el posible rendimiento de un lote agrícola en campos de gran extensión donde varia en gran medida la calidad de suelo y los escenarios climáticos año a año, dificultando una estrategia de siembra óptima. Objetivo, predecir 8 escenarios con el modelo de red neuronal a utilizar y estudiar la solidez del modelo. Luego predecir 7 escenarios viables para lograr una estrategia de siembra con asignación de lotes y tipos de semilla. Por ultimo realizar una predicción a modo de prueba usando el promedio histórico de lluvia en los meses estudiados y observar las variaciones en los rindes de acuerdo a las predicciones anteriores. Método utilizado, es un modelo de Red Neuronal, brindado por el soft RISK Industrial 7.6 (complemento Neural Tools). Resultado: se compara con los datos relevados de los lotes pertenecientes a la empresa “Nueva Castilla” de Trenque Lauquen, Buenos Aires, Argentina, donde se tiene información de mas de 17 años de datos climáticos, suelos y rendimientos cosecha de soja con distintos tipos de semilla, para determinar la viabilidad técnica y practica del modelo.