Al analizar la relación de contenido de nitrógeno (%) con los índices y las bandas espectrales, en este estudio se ha comprobado que las que mayor correlación presentan son los derivados de las diferencias entre el infrarrojo cercano (NIR) y la banda del verde, así como el borde rojo (NDGI, CIg y RENDVI), y además son las variables que más peso toman en los modelos.

Los modelos Random Forest son una herramienta que permite estimar el contenido de nitrógeno (%) y pueden utilizarse para hacer predicciones a nivel espacial obteniéndose cartografía que es muy útil para aumentar la eficiencia del tratamiento de fertilización.

Aunque se han obtenido resultados prometedores, sobre todo para el maíz, dentro del grupo operativo GEPROCAR se continúa trabajando en la mejora esta metodología para poder contribuir a la consecución de un sector carbono neutral en el Principado de Asturias a través del uso de sensores remotos.