El Plan Nacional para el Mejoramiento de la Productividad y la Sostenibilidad del Sector Agrícola pretende ser aplicado de forma escalonada a todo el país, bajo el nombre de AGRINNOVACION 4.0 para impulsar la recuperación económica y la generación de empleo posterior a la pandemia del COVID-19. El objetivo del presente trabajo es analizar información geoespacial de los productores del programa AGRINNOVACIÓN 4.0 utilizando la plataforma gratuita Google Earth Engine (GEE), con el fin de establecer la base del catastro digital agrícola de la Zona Norte de Cartago y contar con un sistema de información geográfica para la aplicación de tecnologías de alta precisión, como base del modelo de identificación de zonas productivas con cultivos de ciclo corto desarrollado en la Zona Norte de Cartago. Se generó una metodología de adquisición de datos utilizando sistemas de información geográfica y técnicas de aprendizaje automático (Random Forest), con buenos resultados de ajuste. Para la zona en estudio, es imperante que se reduzca la información afectada por nubosidad para hacer la clasificación de tierras de uso hortícola lo mas precisa posible. La herramienta es replicable y constituye un apoyo en el éxito del plan para las etapas posteriores.

Palabras clave: Google Earth Engine; aprendizaje automático; SIG; riego; imagen satelital; agricultura digital.