González Aguiar, DianaChacón Iznaga, AhmedLeiva Ríos, Ernesto2025-01-222025-01-222021https://dspace.uclv.edu.cu/handle/123456789/18350Mediante las técnicas de regresión de mínimos cuadrados parciales (PLS), regresión pesada local(LWR) y máquina de vectores de soporte (SVM). Estas técnicas posibilitaron obtener La investigación se desarrolló con el objetivo de determinar el contenido de propiedades físicas del suelo con el uso de la técnica de espectroscopia de reflectancia en el visible e infrarrojo cercano (vis-NIR) en áreas agrícolas. Las áreas se localizan en la Empresa Agropecuaria Valle del Yabú de la provincia Villa Clara. Las muestras de suelo se colectaron en el tipo de suelo Pardo mullido medianamente lavado a una profundidad de 0 - 20 cm y se dividieron en dos bases de datos, una para la calibración y otra para la validación. Los espectros de reflectancia fueron obtenidos en condiciones de laboratorio, mediante la utilización de un espectrofotómetro vis-NIR portátil en el modo de reflectancia, ajustándose un rango de longitud de onda entre399–1697nm.Los modelos de regresión se desarrollaron la relación entre los espectros de reflectancia de infrarrojo cercano y los valores de agregados estables (AE), factor de estructura (FE), permeabilidad (Perm.), Límite Superior de Plasticidad (LIP), Límite inferior de plasticidad (LIP e índice de Plasticidad (IP). Los resultados indicaron que existe una variabilidad espacial no significativa de todas las propiedades de suelo estudiadas. Las mejores predicciones se obtuvieron con los modelos de regresión no lineales (SVM y LWR), en LIP (SVM con R2 =0,80; RMSEP=0,25), seguido de FE (SVM con R2 =0,79; RMSEP=0,25) y de AE (LWR con R2 =0,77; RMSEP=3,45).esEste documento es Propiedad Patrimonial de la Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas.Los usuarios podrán hacer uso de esta obra bajo la siguiente licencia: CreativeCommons: Atribución-No Comercial-Compartir Igual 4.0 LicenseTécnicas de RegresiónSuelo Pardo MullidoIndice de PlasticidadThesis