Caracterización de Variables de Fertilización Precisa de Suelos y Praderas para el Diseño de un Software de Recomendación Inteligente (Retractado)

• Giraldo Plaza, Jorge Eliécer ^[1] ; Londoño Franco, Luis Fernando ^[1] ; Pérez Buelvas, Carlos Andrés ^[1] ; Álvarez Albanés, Eddie Yacir ^[1]
  1. [1] Politécnico Colombiano Jaime Isaza Cadavid
• Localización: Entre ciencia e ingeniería, ISSN-e 2539-4169, ISSN 1909-8367, Vol. 16, Nº. 32, 2022, págs. 35-41
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Characterization of Accurate Soil and Grassland Fertilization Variables for the Design of Intelligent Recommendation Softwareare (Retracted)
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• Resumen
  • español

    Este artículo presenta la caracterización de variables relacionada con la fertilización precisa de suelos y praderas de ganadería de leche, para la construcción de un sistema inteligente de recomendación de planes de fertilización. La caracterización se realizó mediante un estudio de campo que consideró análisis de suelo y determinación de niveles óptimos de macronutrientes en cinco fincas del norte de Antioquia-Colombia.  Como principal resultado se logró establecer los conjuntos difusos de entrada y salida, junto con las reglas de producción, que posteriormente se llevaron a un prototipo funcional. A partir de lo anterior, se concluye que el uso de técnicas de inteligencia artificial tiene gran potencial para su integración con software que apoyen las labores relacionadas con la fertilización.

  • English

    This article presents the characterization of variables related to the precise fertilization of soils and dairy cattle pastures, for the construction of an intelligent system for the recommendation of fertilization plans. The characterization was carried out through a field study that considered soil analysis and determination of optimum levels of macronutrients in five farms in the north of Antioquia-Colombia.  The main result was the establishment of the input and output fuzzy sets, together with the production rules, which were later taken to a functional prototype. From the above, it is concluded that the use of artificial intelligence techniques has great potential for integration with software to support fertilization-related tasks.