Compensación contextual multivariable en sensores capacitivos de bajo costo para humedad del suelo
DOI:
https://doi.org/10.63728/riisds.v12i1.423Palabras clave:
humedad del suelo, sensor capacitivo, calibración contextual, conductividad eléctrica, temperaturaResumen
La humedad del suelo suele estimarse con sensores capacitivos de bajo costo, aunque su señal puede verse afectada por variables físicas del suelo y del entorno además del contenido de agua. El objetivo de este estudio fue cuantificar el efecto de la textura, la temperatura, la conductividad eléctrica y la compactación sobre la señal de un sensor comercial DFRobot SEN0193 y evaluar si la incorporación explícita de estas variables mejora la estimación del contenido volumétrico de agua. Se implementó un diseño experimental factorial multifactorial en bloques con mediciones repetidas, utilizando recipientes de suelo acondicionado como unidad experimental primaria identificada mediante sample_id. El conjunto maestro incluyó 2916 registros; tras aplicar criterios de calidad predefinidos se conservaron 2700 observaciones válidas, organizadas en 900 condiciones experimentales y tres bloques. Los factores incluyeron cuatro sensores físicos, tres texturas, tres niveles de compactación operacionalizados mediante densidad aparente, temperaturas objetivo de 15, 25 y 35 °C, conductividades eléctricas de 0.5, 1.5 y 3.0 dS m⁻¹ y seis niveles de humedad objetivo estimados por referencia gravimétrica. Se compararon cinco modelos jerárquicos mediante validación agrupada, ANOVA y pruebas leave-one-sensor-out y leave-one-block-out. El modelo lineal múltiple presentó el mejor equilibrio entre exactitud e interpretabilidad, con RMSE = 0.0025, MAE = 0.0020, R² = 0.9998 y una reducción del error de 84.95 % respecto al modelo base. Se concluye que la señal no depende solo de la humedad de referencia y que una compensación contextual multivariable parsimoniosa captura casi toda la ganancia útil bajo condiciones controladas.
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