Tutorial de Modelos Agrícolas con Uso de Árboles de Clasificación en QGIS y R

Los árboles de clasificación y de regresión lineal son una buena herramienta para crear modelos simples e identificar las propiedades que pudieran correlacionarse con el rendimiento de los cultivos. Dichos árboles identifican los valores de las propiedades que más se presentan en las distintas clases identificadas. De esta manera, podemos identificar las propiedades que puedan estar influyendo en mayor proporción a los cultivos. 

En este tutorial se muestra cómo realizar un árbol de clasificación en R utilizando 3 rásters. Uno de los rásters incluye dos clases: alto y bajo rendimiento en un área agrícola. Las variables del cultivo a estudiar son el Índice de Vegetación Diferencial Normalizado (NDVI) y el contenido de agua en los cultivos. Los 3 rásters son procesados en R para identificar las reglas que el árbol de clasificación indique. En éste caso, el árbol de clasificación identificó que las áreas con un NDVI mayor a 0.65 corresponden con las áreas de mayor rendimiento y las de menor rendimiento corresponden con las que son menores a este valor. 

Tutorial

Datos de Entrada

Descargue los datos de entrada de este enlace.