A medida que se acerca la primavera comienzan varias decisiones habituales en el campo: revisar o instalar sondas de humedad, definir puntos de muestreo de suelo, realizar mediciones foliares o decidir dónde conviene concentrar observaciones más detalladas.
La pregunta suele ser parecida:
¿Cuántos puntos necesitamos y dónde deberían estar?
Pero la superficie no necesariamente es el mejor criterio.
Un campo de 100 hectáreas podría requerir pocos puntos de monitoreo, mientras que otro de 30 hectáreas podría necesitar más. La diferencia está en cuántos ambientes distintos existen dentro del campo y, sobre todo, cuáles de esas diferencias son relevantes para la decisión que queremos tomar.
El problema de medir un punto
Una sonda de humedad puede mostrar con bastante detalle lo que ocurre a distintas profundidades del suelo. Una muestra de suelo puede describir sus características físicas o químicas. Un análisis foliar puede entregar información precisa sobre la condición nutricional de las plantas.
Pero todos tienen algo en común: representan un lugar determinado.
El problema aparece cuando usamos esa medición para interpretar varias hectáreas.
Podemos tener una sonda perfectamente instalada o una muestra correctamente analizada y, aun así, terminar describiendo mal una parte importante del campo.
No porque la medición esté equivocada, sino porque elegimos mal dónde medir.
Por eso, antes de instalar sensores de humedad o definir puntos de muestreo, conviene preguntarnos:
¿qué parte del campo esperamos que represente cada medición?
Mirar una imagen es distinto a mirar varias temporadas
Una imagen NDVI de una fecha determinada permite observar diferencias espaciales en la respuesta de la vegetación.
Podemos reconocer sectores con mayor o menor vigor relativo, pero una sola imagen difícilmente permite explicar por qué existe esa diferencia.
La situación cambia cuando revisamos varias temporadas.
Un análisis multitemporal del NDVI permite buscar patrones que se mantienen en el tiempo: zonas que, bajo distintas temporadas y condiciones, tienden sistemáticamente a comportarse por encima, por debajo o de manera diferente al resto del campo.
En ViLab utilizamos esta lógica para construir zonificaciones históricas. No se trata simplemente de generar tres colores —alto, medio y bajo—, sino de identificar zonas cuyo comportamiento relativo se mantiene en el tiempo y después contrastarlas con lo que conocemos del campo: suelo, topografía, sectores de riego, diseño hidráulico, antecedentes agronómicos y observaciones de terreno.
La imagen no entrega automáticamente la causa. Pero ayuda mucho a saber dónde buscarla y dónde conviene medir.
Imagen 1: Zonificación histórica del huerto de nogales en Melipilla
Un caso real: un huerto de nogales en la comuna de Melipilla
En un huerto de nogales de la comuna de Melipilla nos encontramos precisamente con este problema.
El campo presentaba distintos sectores de riego, pero la pregunta de fondo no era cuántos sectores había en el plano, sino cuántos ambientes realmente distintos necesitábamos representar.
Imagen 2: Sectores de riego y ambientes históricos.
Al revisar el comportamiento histórico del cultivo apareció una estructura bastante clara. Más allá de la subdivisión operacional, el análisis permitió distinguir dos ambientes principales de comportamiento histórico del cultivo, que en la zonificación identificamos como Alta y Media.
Ese hallazgo cambió la lógica del muestreo.
En vez de distribuir puntos de manera uniforme o asumir que cada sector requería su propia medición, pasamos a preguntarnos qué puntos representaban mejor el comportamiento de cada ambiente.
Así se definieron dos ubicaciones representativas: una en el ambiente asociado al sector 1-1 y otra en el ambiente asociado al sector 2-3.
Imagen 3: Puntos representativos seleccionados: 1-1 y 2-3.
La ubicación no se eligió buscando simplemente el lugar con NDVI más alto o más bajo. Se buscaron puntos que representaran de mejor manera el comportamiento general de cada ambiente, evitando bordes, transiciones y anomalías demasiado locales.
La misma lógica puede utilizarse para definir puntos de muestreo de suelo, instalar sensores de humedad o concentrar observaciones más detalladas en terreno.
La zonificación por sí sola no basta
El NDVI histórico ayuda a identificar patrones, pero no reemplaza la validación agronómica.
Una vez definidos los puntos representativos, el siguiente paso es contrastarlos con información de terreno. En este caso, el muestreo de suelo permitió observar que los puntos representativos seleccionados también presentaban diferencias en sus propiedades físicas y químicas.
Por ejemplo, el punto 1-1 presentó un suelo franco, mientras que el punto 2-3 correspondió a un suelo franco arcilloso, con diferencias importantes en contenido de arcilla y materia orgánica.
Imagen 4: Comparación del análisis de suelo de ambos puntos.
Ese contraste es muy valioso, porque muestra que la diferencia observada en la zonificación también es consistente con diferencias edáficas entre ambos puntos, aportando una posible explicación al distinto comportamiento histórico del cultivo.
Una misma lógica para sensores y muestreos
Supongamos que queremos tomar muestras de suelo en un campo.
Podemos establecer una cuadrícula regular y obtener una muestra cada cierta cantidad de hectáreas. Ese enfoque puede ser perfectamente válido.
Pero también podemos comenzar con otra pregunta:
¿existen zonas que históricamente se comportan de manera diferente y que convendría muestrear por separado?
Si durante varias temporadas una parte del campo presenta sistemáticamente menor desarrollo que otra, tiene sentido verificar si existen diferencias de textura, profundidad, materia orgánica, salinidad u otras propiedades.
El NDVI histórico no entrega esa respuesta.
Lo que hace es ayudarnos a construir una mejor hipótesis sobre dónde deberíamos buscarla.
Lo mismo ocurre con las sondas.
Las imágenes muestran cómo responde espacialmente la vegetación. La sonda permite observar en profundidad qué ocurre con el agua en un punto determinado.
Son escalas diferentes y, justamente por eso, se complementan.
No se trata de tomar más datos
La agricultura de precisión no debería medirse por la cantidad de equipos instalados ni por el número de muestras tomadas.
Debería medirse por qué tan bien esas mediciones representan la variabilidad real del campo y cuánto ayudan a tomar mejores decisiones.
Hoy tenemos una ventaja que hace algunos años era mucho menos accesible: podemos revisar varias temporadas de imágenes del mismo campo antes de decidir dónde medir.
Una sonda puede generar miles de registros durante una temporada. Un análisis de suelo puede entregar decenas de parámetros con gran precisión.
Pero ninguna precisión puede corregir una mala elección del lugar.
Por eso, antes de instalar sensores de humedad o definir puntos de muestreo, quizá convenga mirar varias temporadas hacia atrás y responder algo mucho más simple:
¿qué parte del campo queremos que cada medición represente?
📚 Recursos para seguir leyendo
Instalaste sensores de humedad… Cómo seleccionar puntos representativos y evitar que una medición puntual termine describiendo incorrectamente todo un sector.
Optimización de la estrategia de riego mediante imágenes satelitales históricas: Cómo utilizar varios años de NDVI para identificar zonas homogéneas y apoyar la ubicación de sensores de humedad.
No existe el sensor correcto: Por qué primero conviene definir qué decisión queremos mejorar y después elegir qué tecnología o tipo de medición necesitamos.