El manejo agronómico del suelo ha experimentado una transformación profunda durante las últimas dos décadas, impulsada por la convergencia de sensores proximales, teledetección de alta resolución, sistemas de información geográfica, infraestructura IoT y modelos predictivos basados en inteligencia artificial.
El modelo tradicional, que dependía de muestreos puntuales de laboratorio y mapas estáticos de fertilidad o textura, ha sido reemplazado progresivamente por enfoques dinámicos que integran múltiples fuentes de información para generar mapas digitales de suelos con mayor resolución espacial y temporal.
Estos avances permiten decisiones operativas en tiempo real o cuasi real, optimizando el uso de fertilizantes, agua y enmiendas, reduciendo el impacto ambiental y aumentando la resiliencia frente a la variabilidad climática y al cambio global.
Sensores proximales y técnicas de mapeo
Los sensores de conductividad eléctrica aparente y de inducción electromagnética se han consolidado como una de las herramientas más eficaces para caracterizar la variabilidad espacial del suelo. Su principio físico se basa en la respuesta eléctrica del medio edáfico, la cual depende de factores como textura, contenido de arcilla, humedad, salinidad, capacidad de intercambio catiónico y temperatura.
Equipos como los sistemas Veris o EM38 permiten recorridos de campo en los que se obtiene una cobertura continua, con la posibilidad de identificar zonas de manejo homogéneas, localizar horizontes restrictivos o detectar procesos de salinización.
No obstante, estas mediciones requieren obligatoriamente ser calibradas con muestreos de referencia en laboratorio, ya que las relaciones entre conductividad aparente y propiedades edáficas específicas son indirectas y varían según el contexto edafoclimático.
En paralelo, se han desarrollado sensores ‘in situ’ capaces de medir de forma continua variables como la humedad del perfil, la conductividad eléctrica puntual, el pH o incluso la concentración de nutrientes como nitratos y amonio.
Tecnologías recientes, basadas en arrays potenciométricos, permiten instalar columnas de electrodos que registran la dinámica de iones en diferentes profundidades. Estas innovaciones posibilitan la monitorización en tiempo real de los procesos de mineralización, nitrificación y lixiviación, lo cual abre la puerta a esquemas de fertilización mucho más ajustados a la demanda instantánea del cultivo.
Otra línea emergente es la espectroscopía de campo en el rango visible e infrarrojo cercano. A través de firmas espectrales calibradas con datos de laboratorio, es posible estimar propiedades como contenido de materia orgánica, textura, humedad y ciertos nutrientes. La gran ventaja de estos métodos es su rapidez y bajo coste por análisis, aunque presentan limitaciones derivadas de la humedad superficial y la presencia de cobertura vegetal.
Teledetección y observación remota
La teledetección satelital y mediante drones ha ampliado el espectro de información disponible para el estudio del suelo. El radar de apertura sintética, en particular el de la misión Sentinel-1, ha demostrado gran utilidad para la estimación de humedad superficial gracias a su capacidad de penetrar la cubierta nubosa y obtener información independiente de las condiciones de iluminación.
Sin embargo, la señal radar se ve afectada por la rugosidad superficial y la presencia de vegetación, lo que hace necesaria la combinación con modelos físicos y con información óptica para obtener estimaciones más robustas.
Los sensores multiespectrales e hiperespectrales, ya sea desde satélite o montados en drones, complementan esta información permitiendo detectar variaciones en la reflectancia que se asocian a cambios en el contenido edáfico de carbono, en la presencia de sales o en el nivel de humedad. Aunque de manera indirecta, estas técnicas ofrecen mapas de alta resolución espacial que, integrados con datos proximales, potencian la precisión de los mapas digitales de suelos.
Modelos inteligentes de suelo
La integración de todas estas fuentes de información se materializa en el denominado mapeo digital de suelos. Esta disciplina combina observaciones puntuales de laboratorio con covariables ambientales como topografía, clima, imágenes satelitales y resultados de sensores proximales. Con estas bases, se entrenan modelos geoestadísticos y de aprendizaje automático, tales como kriging, Random Forest, XGBoost o redes neuronales profundas.
En los últimos años, el aprendizaje profundo ha encontrado aplicaciones crecientes en la predicción de humedad, clasificación de zonas de manejo y estimación de contenido de carbono. No obstante, la robustez de estos modelos depende de la disponibilidad de grandes bases de datos bien calibradas y de técnicas de validación espacial que eviten sobreajustes.
Una de las principales recomendaciones actuales consiste en acompañar cualquier mapa digital con mapas de incertidumbre, de modo que las decisiones operativas de fertilización o riego variable consideren no solo el valor estimado, sino también el nivel de confianza de la predicción.
Telemetría aplicada al suelo
El despliegue de sensores en campo se apoya cada vez más en arquitecturas de Internet de las Cosas, con nodos de bajo consumo energético que transmiten datos mediante LoRaWAN o NB-IoT hacia pasarelas conectadas a la nube. El procesamiento en el borde, conocido como ‘edge computing’, permite filtrar y procesar información directamente en el campo, reduciendo la latencia y garantizando detección temprana de eventos como fugas de riego o variaciones bruscas en la salinidad.
Estas infraestructuras deben además considerar la seguridad de los datos y los protocolos de autenticación, dado que los mapas edáficos de alta resolución poseen un valor estratégico creciente.
Agricultura de precisión
Las aplicaciones de esta convergencia tecnológica son múltiples. La fertilización variable, basada en mapas de capacidad de intercambio catiónico, contenido de carbono orgánico o nitratos estimados por sensores, permite ajustar las dosis de nutrientes a la variabilidad interna de la parcela, reduciendo costes y emisiones de gases de efecto invernadero.
El manejo del riego con sensores de humedad de perfil y modelos de balance hídrico contribuye a una aplicación más eficiente del agua, particularmente cuando se combina con sistemas de riego de tasa variable.
La detección de salinidad es otro campo en el que la combinación de sensores de conductividad eléctrica y muestreos de referencia ha demostrado gran utilidad. Los mapas generados permiten identificar áreas críticas y planificar estrategias de lavado o aplicación localizada de enmiendas.
Asimismo, la monitorización continua del nitrógeno mediante sensores potenciométricos abre la posibilidad de implementar programas de fertilización fraccionada que reducen pérdidas por lixiviación y contaminación de acuíferos.
Limitaciones
Aunque la tecnología avanza rápidamente, persisten limitaciones significativas. Las lecturas de sensores proximales están condicionadas por el contenido hídrico, la temperatura y la salinidad del suelo, lo que dificulta la extrapolación directa de resultados sin modelos calibrados localmente.
Los costes iniciales de adquisición de equipos hiperespectrales, radares de alta resolución o redes densas de sensores pueden ser elevados, aunque cada vez existen más modelos de servicio que democratizan el acceso a estas herramientas. Otro reto importante es la gobernanza de los datos, pues la información generada es sensible.
Tendencias emergentes y futuro inmediato
Las líneas de investigación más disruptivas en 2024 y 2025 incluyen el perfeccionamiento de sensores iónicos multiprofundidad para monitoreo continuo de nutrientes, la fusión de datos radar, ópticos y proximales mediante algoritmos de aprendizaje profundo, y la consolidación de la agrogeofísica como disciplina que integra técnicas de resistividad, inducción electromagnética y georradar en aplicaciones de campo.
También se avanza hacia la construcción de gemelos digitales del suelo, es decir, modelos dinámicos que integran observaciones en tiempo real, pronósticos meteorológicos y simulaciones biogeoquímicas para prever el efecto de distintas prácticas de manejo.
