Dinámica de producción de cultivos de limón en Tambo Grande, Piura: implementación de redes neuronales convolucionales y análisis de gestión de riesgos asociados con fenómenos climáticos térmicos
Autores: Meneses, Luis; Ortega, Mirtha; Rivas, Misael; Fernández, Piero; Angulo, Antonio
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Dinámica de producción de cultivos de limón en Tambo Grande, Piura: implementación de redes neuronales convolucionales y análisis de gestión de riesgos asociados con fenómenos climáticos térmicos
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería General
Palabras clave
Producción de limón
Piura
Perú
Desafíos climáticos
Sequías
El Niño
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 35
Citaciones: Sin citaciones
La producción de limón en Piura, Perú enfrenta desafíos climáticos como sequías y El Niño. Este estudio utiliza índices satelitales (NDVI y NDWI) y redes neuronales convolucionales (CNN, específicamente AlexNet) para analizar la dinámica y salud de los cultivos durante eventos extremos. Los resultados resaltan el impacto de precipitaciones y temperaturas extremas, con niveles de reflectancia como indicadores tempranos de deterioro. En 1998, El Niño redujo el rendimiento a 9.2 toneladas/ha, en comparación con 14 toneladas/ha en 2014. Estas variables proporcionan información clave para decisiones de poda, riego y fertilización, mejorando la productividad de los cultivos.
Descripción
La producción de limón en Piura, Perú enfrenta desafíos climáticos como sequías y El Niño. Este estudio utiliza índices satelitales (NDVI y NDWI) y redes neuronales convolucionales (CNN, específicamente AlexNet) para analizar la dinámica y salud de los cultivos durante eventos extremos. Los resultados resaltan el impacto de precipitaciones y temperaturas extremas, con niveles de reflectancia como indicadores tempranos de deterioro. En 1998, El Niño redujo el rendimiento a 9.2 toneladas/ha, en comparación con 14 toneladas/ha en 2014. Estas variables proporcionan información clave para decisiones de poda, riego y fertilización, mejorando la productividad de los cultivos.