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dc.contributor.advisorCarrascal Porras, Fernando Luis
dc.coverage.spatialcead_-_josé_celestino_mutis
dc.creatorLópez Galvis, Juan Sebastián
dc.date.accessioned2026-06-22T20:37:10Z
dc.date.available2026-06-22T20:37:10Z
dc.date.created2026-05-22
dc.identifier.urihttps://repository.unad.edu.co/handle/10596/82421
dc.description
dc.description.abstractLos sustratos agrícolas determinan la necesidad de agua y nutrientes en sistemas de cultivo sin suelo, pero su comportamiento bajo condiciones de altitud en invernadero en Colombia ha sido poco documentado. Este trabajo caracterizó el comportamiento físico e hídrico del sustrato de coco y cascarilla de arroz en un cultivo de arándanos bajo invernadero en la Sabana de Bogotá a 2.600 msnm, mediante datos de una red de 21 sensores IoT y mediciones manuales realizadas durante 90 días. Se construyó un dataset con 102 observaciones integrando humedad del suelo, temperatura, conductividad eléctrica y radiación fotosintéticamente activa, con registros manuales de tallos productivos y agua aplicada. Se entrenaron dos modelos de Random Forest, uno de clasificación del sustrato y uno de regresión de producción de tallos, validados con la estrategia Leave-One-Group-Out. El coco retiene más del doble de humedad que la cascarilla y acumula cuatro veces más sales. El modelo de clasificación alcanzó exactitud perfecta en los 17 grupos evaluados, identificando el sustrato mediante una única regla basada en la conductividad eléctrica máxima diaria. El modelo de regresión mostró que la producción de tallos responde principalmente a la temperatura mínima del suelo y la radiación, más que al tipo de sustrato. Los resultados proveen recomendaciones técnicas para productores de la región en la selección y manejo de sustratos orgánicos en sistemas de cultivo sin suelo.
dc.formatpdf
dc.titleCaracterización analítica de sustratos con coco y cascarilla de arroz en sistemas de cultivo sin suelo mediante sensores IoT y técnicas de analítica de datos en la sabana de Bogotá
dc.typeProyecto aplicado
dc.subject.keywordsSustrato orgánico
dc.subject.keywordsSabana de Bogotá
dc.subject.keywordsCultivo sin suelo
dc.subject.keywordsSensores IoT
dc.subject.keywordsConductividad eléctrica
dc.subject.keywordsHumedad
dc.subject.keywordsRandom Forest
dc.subject.keywordsClasificación
dc.subject.keywordsInvernadero
dc.description.abstractenglishAgricultural substrates determine the water and nutrient requirements in soilless cultivation systems, but their behavior under high-altitude greenhouse conditions in Colombia has been poorly documented. This study characterized the physical and water behavior of a coconut coir and rice hull substrate in a greenhouse-grown blueberry crop in the Bogotá Savannah at 2,600 meters above sea level, using data from a network of 21 IoT sensors and manual measurements taken over 90 days. A dataset of 102 observations was built integrating soil moisture, temperature, electrical conductivity, and photosynthetically active radiation with manual records of productive stems and daily water applied. Two Random Forest models were trained, a substrate classification model and a stem production regression model, both validated using a Leave-One-Group-Out strategy. Coconut fiber retains more than twice the moisture of rice husk and accumulates four times more salts. The classification model achieved perfect accuracy across all 17 evaluated groups, identifying substrate type through a single rule based on maximum daily electrical conductivity. The regression model revealed that stem production responds primarily to minimum soil temperature and radiation rather than substrate type. The results provide technical recommendations for producers in the region on the selection and management of organic substrates in soilless cultivation systems.
dc.subject.categoryInvestigación
dc.subject.categoryAgricultura
dc.subject.categoryTecnología


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