Uso de la teledetección, redes neuronales y modelos de cultivos para estimar crecimiento y rendimiento del cultivo de soja

La estimación de la productividad de la soja es un dato estratégico a nivel regional. Los modelos de cultivos proveen una descripción continua del crecimiento y desarrollo del cultivo en tanto que la teledetección permite el monitoreo del crecimiento y desarrollo de la vegetación en un área determinada. El objetivo general de esta presentación es mostrar una metodología que permita predecir parámetros biofísicos del cultivo de soja, integrando datos de teledetección del sensor MODIS en el modelo de cultivo STICS. Para ello se empleó el modelo de transferencia radiativa PROSAIL para generar una base de datos que se invirtió utilizando redes neuronales artificiales (ANN), con el fin de estimar el índice de área foliar (LAI) a partir de valores de reflectancias de MODIS. Se forzó al modelo STICS a tomar valores de LAI (STICS-f) para simular materia seca y rendimiento del cultivo de soja, como así también el contenido de humedad del suelo.