Desarrollo de un sistema de alerta temprana para la gestión inteligente del riego y la fertilización con predicción del rendimiento del cultivo de palto basado en sensores remotos, IA e IoT

El proyecto propone el desarrollo y validación de un sistema de alerta temprana para la gestión inteligente del riego y la fertilización del cultivo de palto (Persea americana) en la costa peruana, mediante la integración de sensores remotos satelitales y UAV, sensores IoT in situ, Sistemas de Información Geográfica (SIG) y modelos de aprendizaje automático. La investigación parte de una problemática estructural: la ineficiencia en el uso del agua y fertilizantes en sistemas agrícolas intensivos, lo que genera pérdidas económicas y degradación del suelo. Frente a ello, el proyecto propone una arquitectura tecnológica que combine monitoreo multiespectral y térmico, mediciones de humedad del suelo y variables microclimáticas, y algoritmos predictivos capaces de anticipar condiciones de estrés hídrico y nutricional, así como estimar el rendimiento del cultivo. Metodológicamente se estructura en cuatro módulos: adquisición y preparación de datos, entrenamiento de modelos de aprendizaje automático, desarrollo de herramienta tecnológica y aseguramiento de calidad. El resultado esperado es una herramienta tecnológica robusta y reproducible que permita optimizar decisiones de riego y fertilización, mejorar la eficiencia del uso de recursos y aumentar la productividad agrícola bajo condiciones agroclimáticas costeras. Además de su contribución aplicada, el proyecto busca aportar un marco metodológico replicable para sistemas de agricultura de precisión basados para la gestión optima de recursos hídricos. El proyecto contribuye principalmente a los ODS 2, 6 y 12 al optimizar el uso del agua y fertilizantes, incrementando la productividad agrícola y reduciendo impactos ambientales.