dc.rights.license | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ve/ | es_VE |
dc.contributor.author | Molina Martín, Omar | |
dc.contributor.author | Dávila, Mario | |
dc.date.accessioned | 2025-05-06T13:42:40Z | |
dc.date.available | 2025-05-06T13:42:40Z | |
dc.date.issued | 2025-05-06 | |
dc.identifier.issn | 1315-3919 | |
dc.identifier.uri | http://www.saber.ula.ve/handle/123456789/51623 | |
dc.description.abstract | El deterioro de los suelos agrícolas ha generado la necesidad de metodologías precisas y sostenibles para su evaluación y recuperación.
Este estudio presenta el Modelo de Muestreo Superficie/Peso (SP), que integra herramientas de geomática, geoestadística y teledetección
con principios agroecológicos y de agricultura de precisión para la gestión eficiente del suelo. La investigación se llevó a cabo en la
finca San Benito (Los Pozones, El Vigía, Mérida-Venezuela), donde se realizaron cuatro visitas de campo para evaluar la variabilidad del
suelo y aplicar enmiendas de manera diferenciada. La primera fase incluyó un levantamiento topográfico mediante drones e imágenes
satelitales de alta resolución para la delimitación de unidades de suelo. Posteriormente, se diseñó un muestreo basado en SIG y el modelo SP,
donde las muestras se ponderaron según su representatividad espacial. Se analizaron 13 variables edáficas en laboratorio y se
generaron mapas predictivos mediante interpolación geoestadística (Kriging). A partir de estos mapas, se aplicaron enmiendas específicas
según las necesidades del suelo. La validación final mostró una correlación de Pearson de 0.88 entre los valores predichos y observados,
evidenciando la efectividad del modelo SP en la caracterización y recuperación del suelo. Los resultados demuestran que este enfoque permite
optimizar la aplicación de insumos, reducir costos y minimizar el impacto ambiental, facilitando la transición hacia un modelo agrícola más
sostenible y eficiente. Se recomienda su implementación en otros sistemas agrícolas para mejorar la productividad y resiliencia de los suelos degradados.
Recibido: 15/06/2024 - Aceptado: 15/08/2024 | es_VE |
dc.language.iso | es | es_VE |
dc.publisher | SaberULA | es_VE |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_VE |
dc.subject | SIG | es_VE |
dc.subject | Geoestadística | es_VE |
dc.subject | Agroecología | es_VE |
dc.subject | Fertilidad del suelo | es_VE |
dc.subject | Enmiendas | es_VE |
dc.title | Modelo de muestreo superficie/peso (sp), para la evaluación y recuperación agroecológica de suelos en agricultura de precisión. | es_VE |
dc.title.alternative | Surface/weight sampling model (sp), for the agroecological evaluation and recovery of soils in precision agriculture. | es_VE |
dc.type | info:eu-repo/semantics/article | es_VE |
dcterms.dateAccepted | 15/08/2024 | |
dcterms.dateSubmitted | 15/06/2024 | |
dc.description.abstract1 | The deterioration of agricultural soils has created the need for precise and sustainable methodologies for their assessment
and recovery. This study presents the Surface/Weight Sampling Model (SP), which integrates geomatics, geostatistics, and remote
sensing tools with agroecological and precision agriculture principles for efficient soil management. The research was conducted
at San Benito Farm (Los Pozones, El Vigía, Mérida, Venezuela), where four field visits were carried out to assess soil variability
and apply amendments in a differentiated manner. The first phase involved a topographic survey using drones and high-resolution
satellite imagery to delineate soil units. Subsequently, a sampling design was developed based on GIS and the SP model, where samples
were weighted according to their spatial representativeness. Thirteen soil variables were analyzed in the laboratory, and predictive
maps were generated through geostatistical interpolation (Kriging). Based on these maps, specific amendments were applied according to
the soil’s needs. The final validation showed a Pearson correlation of 0.88 between the predicted and observed values, demonstrating
the effectiveness of the SP model in soil characterization and recovery. The results show that this approach optimizes input application,
reduces costs, and minimizes environmental impact, facilitating the transition to a more sustainable and efficient agricultural model. Its
implementation in other agricultural systems is recommended to improve the productivity and resilience of degraded soils. | es_VE |
dc.description.colacion | 5-20 | es_VE |
dc.description.email | agriculturaandinaiiapula@gmail.com | es_VE |
dc.description.email | khayyam28@gmail.com | es_VE |
dc.description.email | mariodavilap@yahoo.com | es_VE |
dc.description.frecuencia | Semestral | |
dc.description.paginaweb | http://www.saber.ula.ve/agriculturaandina/ | |
dc.identifier.depositolegal | Pp82-0231 | |
dc.publisher.pais | Venezuela | es_VE |
dc.subject.institucion | Universidad de Los Andes | es_VE |
dc.subject.keywords | SIG | es_VE |
dc.subject.keywords | Geoestadística | es_VE |
dc.subject.keywords | Agroecología | es_VE |
dc.subject.keywords | Fertilidad del suelo | es_VE |
dc.subject.keywords | Kriging | es_VE |
dc.subject.keywords | Enmiendas | es_VE |
dc.subject.seccion | Revista Agricultura Andina: Artículos | es_VE |
dc.subject.tipo | Artículos | es_VE |
dc.type.media | Texto | es_VE |
dc.contributor.orcid | http://orcid.org/0009-0002-3491-8365 | |
dc.contributor.orcid | http://orcid.org/0009-0003-3011-2003 | |