SPCSoil (Métodos de espectroscopia Vis-NIR y aprendizaje automático para diagnosticar propiedades químicas en suelos cañeros colombianos)
Este sistema estima la calidad y predice las propiedades químicas del suelo a partir del espectro VIS-NIRS en zonas donde se cultivan caña de azúcar y pastizales. El propósito de este sistema es monitorear la calidad del suelo de una forma más rápida y menos costosa en comparación con el análisis de suelos tradicional.
- Fecha de publicación de esta ficha:
Entidad pública
Corporación Colombiana de Investigación Agropecuaria (AGROSAVIA)
Ubicación en la estructura del Estado
Instituciones de Educación Superior y/o Empresas Estatales
Nivel
Nacional
Clasificación COFOG
Asuntos económicos
Palabra clave
Sistema de predicción
Fecha de inicio del piloto o fecha de entrada en producción del sistema
2020
Estado conocido del proyecto
En ejecución
Usa datos personales
No
Tipo de SDA
Inteligencia Artificial (IA)
Potencial aporte a ODS
9. Industria, innovación e infraestructura
Aporte a procesos de gobierno (Clasificación nivel I JRC - UE)
Análisis, monitoreo e investigación de política pública
Tipo de interacción (sí, no)
G2C
No
G2B
Sí
G2G
No
Clasificación OCDE por tipo de tarea (sí, no)
1. Reconocimiento
No
2. Detección de eventos
No
3. Predicción
No
4. Personalización
No
5. Soporte de interacción
No
6. Optimización orientada a objetivos
No
7. Razonamiento con estructura de conocimiento
Sí