Modelamiento de suelos basado en aprendizaje automático para el mapeo digital del territorio peruano a escala nacional
CÓDIGO DE PROYECTO #PE501084602-2023
Información General
Numero de Subvención
PE501084602-2023
Líder de Proyecto
Descripción
Resumen
El suelo es la parte superficial de la corteza terrestre, es un recurso natural no renovable que nos proporciona servicios como alimentos, agua limpia, y es causante de la regulación del clima. La planificación adecuada de un territorio procura mapas de suelos que permitan comprender su distribución y uso más adecuado. En el Perú contamos con poca información de libre acceso sobre suelos, lo que limita la gestión adecuada del recurso. Mucha de información publicada se encuentra incompleta o en un formato de mapas tradicionales impresos en papel o digitalizados como fotografías. Estas condiciones complican el análisis adecuado de las características del suelo. En los últimos años la mejora exponencial de la tecnología ha impulsado a diferentes países a utilizar métodos computacionales para obtener mapas de suelos de mayor detalle y precisión. Estas tecnologías pertenecen al área del conocimiento en ciencias del suelo y se conocen como mapeo digital de suelos. Utilizar la tecnología para producir información territorial de los suelos de Perú con información de libre acceso puede impulsar la producción de estrategias para adaptación y mitigación al cambio climático. Se planteó como objetivo generar información espacial de los suelos de Perú utilizando machine learning y deep learning para comprender la variabilidad espacial de los suelos y su rol en la mitigación y adaptación al cambio climático. La investigación consta de seis actividades principales que consisten en la compilación de información histórica de suelos e información espacial del territorio peruano, producción de ecuaciones de pedotransferencia para estimar variables no reportadas en los análisis de suelos, desagregación de mapas tradicionales de suelos, modelamiento computacional de suelos para producción de mapas, y estimación de emisiones de gases de efecto invernadero. Como resultados esperados se tendrá una base de libre acceso publicada con información de los suelos de Perú, ecuaciones de pedotransferencia en situaciones que los laboratorios locales no cuenten con equipamiento para determinar esas variables, mapas de suelos que provean un inventario general de los suelos de Perú, e un mapa de potencial de emisiones de gases de efecto invernadero para ser utilizado en proyectos de calidad de aire.
Objetivo General
Generar información espacial de los suelos de Perú utilizando machine learning y deep learning para comprender la variabilidad espacial de los suelos y su rol en la mitigación y adaptación al cambio climático.
Palabras Clave
Machine learning algorithms | Deep learning | Pedology | pedometrics
Tipo de intervención
Intervención
INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA
Convenio
PROCIENCIA
Entidad ejecutora
Nombre de la Organización
MESTANZA NOVOA ,CARLOS JULIAN
Dependencia / Unidad
Región
LIMA
Tipo de organización
PERSONA NATURAL
País
PERÚ
Entidades Asociadas
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Equipo Técnico
ROL:
LIDER DEL GRUPO DE INVESTIGACIÓN
ENTIDAD:
MESTANZA NOVOA ,CARLOS JULIAN
ROL:
TESISTA DOCTORADO
ENTIDAD:
MESTANZA NOVOA ,CARLOS JULIAN
ROL:
LIDER DEL GRUPO DE INVESTIGACIÓN
ENTIDAD:
MESTANZA NOVOA ,CARLOS JULIAN
ROL:
TESISTA DOCTORADO
ENTIDAD:
MESTANZA NOVOA ,CARLOS JULIAN
Datos actualizados al 31/12/2024
Información Adicional
Área / Subárea OCDE
CIENCIAS AGRÍCOLAS / AGRICULTURA, SILVICULTURA Y PESCA
País ejecución
PERÚ
Región ejecución
LIMA
Periodo de Ejecución
29/12/2023
al 28/09/2025
Disciplina OCDE
CIENCIAS DEL SUELO
Monto total
Monto total
S/ 62,000.00
Publicaciones
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Propiedad Intelectual
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Tesis
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Presentaciones Orales
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Pasantías
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Datos actualizados al 12/05/2026
