Clasificación automatizada de superficies citrícolas mediante SVM y patrones temporales de NDVI: aplicaciones para agricultura de precisión y gestión logística - Sánchez-Galván, Fabiola; García-Rodríguez, Rogelio; Salas Martínez, Paulino; Altamirano Herrera, María Xóchitl; Bautista-Santos, Horacio (Interfases, 2025)
Este estudio desarrolló un modelo basado en máquinas de vectores de soporte (support vector machines, SVM) y series temporales del índice de vegetación de diferencia normalizada (normalized difference vegetation index, NDVI) para clasificar superficies citrícolas en Álamo, Veracruz, México. Se utilizaron imágenes MODIS (MOD13Q1, 250 m de resolución) de 2003 a 2022, procesadas mediante corrección radiométrica, filtrado de ruido y armonización temporal. Las zonas de entrenamiento se clasificaron en cuatro categorías (cítricos, vegetación natural, pastizales y áreas urbanas) y se utilizaron 3759 series temporales (50 % positivas para cítricos). El modelo SVM (kernel RBF: γ = 0,1, C = 10) alcanzó una precisión del 91,4 % mediante validación cruzada (cinco pliegues), con un 88 % de acierto en cítricos y 93,9 % en no cítricos. Los resultados mostraron un NDVI promedio de 0,74 para cítricos, diferenciable de la maleza (0,87), aunque con desafíos en parcelas pequeñas debido a la resolución espacial. Las estimaciones coincidieron con datos oficiales (SIACON) en 2021 (diferencia de 548 ha), aunque presentaron discrepancias en años con sequías (2007 y 2015) o cambios de manejo (2019 y 2020). Se identificó que factores climáticos y antropogénicos afectan la dinámica del NDVI, lo que evidencia la utilidad del modelo para monitoreo agrícola. Las limitaciones incluyen mezcla de píxeles en áreas heterogéneas. Este trabajo demuestra que el enfoque SVM-NDVI es robusto para la clasificación de superficies citrícolas a escala regional con aplicaciones potenciales en gestión logística, como la optimización de rutas de transporte y la planificación de cosechas mediante patrones espaciotemporales de NDVI. Estos hallazgos abren oportunidades para integrar teledetección y aprendizaje automático en cadenas de suministro agrícola sostenibles.