Uso de Algoritmo de Inteligencia Artificial para Desarrollar una Metodología para Medir la Textura de los Suelos

Abstract

Esta investigación tiene como objetivo desarrollar una metodología para determinar la textura del suelo empleando el espectro de reflectancia difusa a través del uso del algoritmo de inteligencia artificial. Se utilizó el RadiometerFieldSPec 4 con el propósito de registrar el espectro de reflectancia difusa, el modelador estadístico y el Test de McNemar para posteriormente seleccionar el algoritmo con el mejor desempeño. Se generó 5 algoritmos (árboles de decisión) que tengan un menor número de nodos, a partir de estos se formaron 10 pares de árboles para elegir el árbol con menor porcentaje de error. El árbol A1 presentó un mejor desempeño con una precisión general de 87.50 %, el árbol A1 se obtuvo de segmentar el espectro de reflectancia difusa en un ancho de 10 nm, con esto se identificaron las variables de importancia. Los observables O 25, O 27, O 24, O 26 y O 29 están en un rango de 590 - 640 nm por la presencia de limo mientras que O 65, O 145 y O 149 están entre 990 – 1840 nm por el contenido de arena y O 177 y O 180 están entre 2110 – 2150 nm por la presencia de arcilla.Mediante la matriz de confusión para la etapa de prueba del árbol A1 se logró una precisión de 89.00 %, una sensibilidad de 92.00 %, especificidad de 71.00 % y una tasa de clasificación de incorrectas de 11.00 %. La metodología empleada para medir la textura del suelo con el uso del algoritmo de inteligencia artificial el error es de 13.60 % mientras que con la técnica tradicional de 33.33 %, logrando así obtener una menor incertidumbre y un porcentaje de error.