Ciencia del suelo en la agricultura digital

¿De dónde provienen los datos para dicho modelo?

La base de la DSM es la formalización del enfoque factorial clásico propuesto por V. V. Dokuchaev, pero formulado en términos cuantitativos. En pedometría, esto se conoció como el modelo «scorpan» (McBratney et al., 2003). El nombre es un acrónimo de los factores que influyen en las propiedades del suelo:

• s (soil) — otras propiedades ya conocidas del propio suelo;
• c (climate) — parámetros climáticos;
• o (organisms) — vegetación y actividad humana;
• r (relief) — relieve, topografía;
• p (parent material) — material parental;
• a (age) — edad del suelo;
• n (spatial position) — posición espacial.

La idea es sencilla: si medimos las propiedades del suelo en un cierto número de puntos (entrenamiento del modelo) y las relacionamos con las «variables predictoras» (relieve, datos satelitales, mapas climáticos) en esos mismos puntos, podemos construir un modelo estadístico de dependencia. Luego, aplicando este modelo a todos los puntos del paisaje donde solo tenemos las «variables predictoras», obtendremos un mapa predictivo de la propiedad deseada (por ejemplo, contenido de carbono orgánico, pH o fósforo disponible) (McBratney et al., 2003; Weil and Brady, 2017).

¿Por qué es importante para la gestión?

1. Evaluación cuantitativa. No obtenemos un nombre de suelo, sino un valor preciso de sus propiedades. Para decidir la aplicación de fertilizantes, necesitamos saber cuánto fósforo está disponible, y no simplemente que el suelo es un «chernozem lixiviado».

2. Continuidad espacial. En lugar de suponer que toda la parcela es homogénea, vemos zonas con contenido alto y bajo de nutrientes (Weil and Brady, 2017).

3. Consideración de la incertidumbre. Los métodos estadísticos modernos (por ejemplo, el kriging de regresión) permiten estimar no solo el valor predicho de una propiedad, sino también la probabilidad de error en cada punto del mapa (Huang et al., 2012). Esto significa que sabemos dónde nuestros datos son fiables y dónde se requiere un muestreo adicional.

Por lo tanto, la cartografía digital de suelos es el primer paso, y de importancia crítica, en el camino desde el conocimiento generalizado hasta la decisión de gestión concreta. Convierte el suelo de un objeto de clasificación en un objeto de modelización digital cuantitativa, creando la base espacial para todas las agrotecnologías de precisión posteriores.

En el próximo capítulo hablaremos de qué datos podemos obtener de forma remota y mediante sensores de campo para alimentar estos modelos.

Principio físico: la reflectancia espectral

La mayoría de los métodos de teledetección se basan en la medición de la radiación electromagnética reflejada por la superficie terrestre. Cada objeto (suelo, vegetación, agua) tiene su propio espectro de reflexión característico —una especie de «huella digital». Diferentes suelos reflejan y absorben la luz de manera distinta en el rango visible, infrarrojo cercano (NIR) e infrarrojo de onda corta (SWIR) (Weil and Brady, 2017; Scheffer et al., 2018).

Por ejemplo:

• La materia orgánica absorbe fuertemente la luz en muchos rangos, por lo que los suelos con alto contenido de humus se ven oscuros y tienen baja reflectancia (Weil and Brady, 2017; Huang et al., 2012).
• Los óxidos de hierro (hematita, goethita) dan a los suelos tonalidades rojizas y amarillentas, que se registran claramente en la región visible del espectro (Scheffer et al., 2018).
• La humedad del suelo también reduce su reflectancia, especialmente en el rango infrarrojo de onda corta (Scheffer et al., 2018; Doolittle, 2012).
• La vegetación presenta un «borde rojo» muy pronunciado —un aumento brusco de la reflectancia en el infrarrojo cercano debido a la estructura de las hojas. Esto permite calcular índices de vegetación (por ejemplo, NDVI), que sirven como indicadores de biomasa, estrés de las plantas y, de forma indirecta, de disponibilidad de nutrientes y régimen hídrico del suelo (Weil and Brady, 2017).

Tipos de sensores y sus datos

Para la investigación edáfica se utilizan diferentes tipos de sensores:

1. Sensores multiespectrales (Landsat, Sentinel‑2, SPOT). Son los sistemas más comunes. Registran la reflectancia en varias bandas espectrales amplias (generalmente de 4 a 13), como el azul, verde, rojo, NIR y SWIR. La resolución de estas imágenes puede alcanzar los 10‑30 m, lo que permite distinguir heterogeneidades de la cubierta edáfica a nivel de parcelas individuales (Weil and Brady, 2017). Se utilizan ampliamente para cartografiar tipos de suelos, estimar el contenido de carbono orgánico y la humedad (Huang et al., 2012).

2. Sensores hiperespectrales (AVIRIS, HyMap). Estos sensores miden la reflectancia en cientos de bandas espectrales estrechas. Esto permite crear «huellas espectrales» de minerales y compuestos individuales (por ejemplo, caolinita, montmorillonita) (Weil and Brady, 2017; Doolittle, 2012). Tal nivel de detalle abre posibilidades para el mapeo directo de la composición mineralógica del suelo, pero el costo y la complejidad del procesamiento de datos limitan su uso generalizado en agronomía, aunque se utilizan activamente en geología y ecología (Weil and Brady, 2017; Doolittle, 2012).

3. Sistemas de radar activo (SAR, Radar). A diferencia de los sensores ópticos pasivos, el radar emite microondas y mide la señal reflejada. La penetración de las microondas en el suelo depende de sus propiedades dieléctricas, que se correlacionan fuertemente con la humedad. Esto hace que los datos de radar sean especialmente valiosos para estimar la humedad del suelo, incluso en condiciones de nubosidad (Weil and Brady, 2017; Doolittle, 2012). Además, el radar con longitudes de onda largas puede proporcionar información sobre la estructura de la superficie e incluso sobre horizontes subsuperficiales (Weil and Brady, 2017).

4. LiDAR. Es un sensor activo que mide la distancia a un objeto mediante pulsos láser. Su principal aplicación es la creación de modelos digitales de elevación (MDE) de alta precisión, lo que es de vital importancia para evaluar el factor relieve (r) en los modelos scorpan. El LiDAR permite «ver» el microrrelieve que es inaccesible para otros métodos (Weil and Brady, 2017; Huang et al., 2012). Además, puede utilizarse para estimar la altura y la estructura de la vegetación, proporcionando información sobre la biomasa y las reservas de carbono.

¿Cómo se convierten los datos de teledetección en datos de suelo?

Es importante entender que no vemos el suelo directamente —vemos la luz reflejada. Por lo tanto, la teledetección no sustituye a las observaciones terrestres, sino que las complementa. En el marco de la cartografía digital, utilizamos los datos espectrales como «variables sustitutas» (proxy). Por ejemplo, podemos establecer una relación estadística entre la reflectancia en ciertas bandas y el contenido de materia orgánica en la capa superior del suelo (medido en puntos de referencia). Luego, aplicando el modelo obtenido a toda la imagen, obtenemos un mapa del contenido de carbono orgánico para toda la parcela (Weil and Brady, 2017; Huang et al., 2012). Este enfoque, denominado «cartografía espectral», es especialmente eficaz en parcelas con suelo desnudo o con vegetación escasa (Weil and Brady, 2017).

Relación con las decisiones de gestión

Los datos de teledetección son una fuente de información de importancia crítica para la gestión diferenciada. Permiten:

• Dividir previamente la parcela en zonas de diferente productividad (zonas de manejo).
• Evaluar el estado de los cultivos e identificar áreas con déficit de nitrógeno o estrés por falta de humedad.
• Planificar el muestreo selectivo de suelo para análisis de laboratorio.
• Crear mapas de rendimiento (mediante sensores en cosechadoras), que luego se comparan con los datos de teledetección y los mapas de suelos para identificar las causas de los bajos rendimientos (Weil and Brady, 2017).

Por lo tanto, la teledetección no es solo una «imagen bonita». Es una forma poderosa y rentable de obtener información espacialmente continua sobre el estado del suelo y las plantas, que sirve de base para decisiones agrotécnicas precisas y oportunas.

En el próximo capítulo pasaremos a un nivel aún más local: veremos qué pueden contarnos los sensores de suelo de campo sobre el suelo «en vivo».

1. Sensores geofísicos: inducción electromagnética y resistividad eléctrica

Estos métodos miden la conductividad eléctrica aparente (o efectiva) del suelo (ECa — apparent electrical conductivity) (Doolittle, 2012; Huang et al., 2012). La ECa es una característica integral que depende de varias propiedades importantes del suelo:

• Humedad del suelo. Cuanto mayor es la humedad, mayor es la conductividad, ya que el agua es el principal conductor (Doolittle, 2012; Scheffer et al., 2018).
• Contenido y tipo de minerales arcillosos. Las arcillas tienen una alta capacidad de intercambio catiónico y capacidad para retener iones, lo que aumenta la conductividad. Las esmectitas y la vermiculita influyen especialmente (Doolittle, 2012).
• Concentración de sales en la solución del suelo. Cuanto mayor es la salinidad, mayor es la conductividad (Doolittle, 2012; Huang et al., 2012).
• Profundidad y densidad de los diferentes horizontes. Los sensores tienen diferentes profundidades de sondeo, lo que permite diferenciar capas con distinta conductividad (por ejemplo, la capa arable y el horizonte subsuperficial con alto contenido de arcilla) (Doolittle, 2012).

Instrumentos que funcionan con este principio:

• Medidores de inducción electromagnética (EMI, por ejemplo, EM38). Crean un campo electromagnético que induce un campo secundario en el suelo. Midiendo la relación entre el campo primario y el secundario, se calcula la ECa. Estos instrumentos no requieren contacto, escanean rápidamente grandes áreas y son sensibles a profundidades de hasta 1,5‑2 m (Doolittle, 2012; Huang et al., 2012).
• Resistivímetros (Veris, OhmMapper). Utilizan electrodos de contacto que se introducen en el suelo (generalmente en forma de discos o cuchillas que se presionan durante el movimiento). Se hace pasar una corriente eléctrica entre los electrodos y se mide la resistencia. Esto proporciona información similar sobre la ECa, pero con diferente profundidad y sensibilidad (Doolittle, 2012).

¿Qué aporta esto a la gestión? Los mapas de ECa son uno de los más populares y útiles en la agricultura de precisión. Permiten:

• Dividir la parcela en zonas homogéneas (zonas de manejo) según indicadores indirectos (textura, profundidad de horizontes, drenaje) (Weil and Brady, 2017; Huang et al., 2012).
• Orientar el muestreo para el análisis de laboratorio, minimizando la variabilidad dentro de las zonas.
• Identificar áreas con problemas de salinización, compactación o drenaje insuficiente (Doolittle, 2012).
• Calibrar modelos para predecir otras propiedades (por ejemplo, el contenido de materia orgánica, que a menudo se correlaciona con la ECa) (Huang et al., 2012; Weil and Brady, 2017).

2. Georradar (Ground‑Penetrating Radar, GPR)

El georradar es un método geofísico activo basado en la emisión de pulsos electromagnéticos de alta frecuencia (30 MHz – 1,2 GHz) y el registro de las señales reflejadas en las interfaces entre medios con diferente permitividad dieléctrica (Doolittle, 2012). La permitividad dieléctrica depende en gran medida del contenido de agua: el agua tiene una permitividad alta (~80), mientras que los minerales del suelo la tienen baja (de 2 a 10) (Doolittle, 2012; Scheffer et al., 2018).

¿Qué se puede observar con el GPR?

• Límites de horizontes del suelo (por ejemplo, transición del horizonte A arenoso al horizonte B arcilloso, o profundidad de un horizonte denso, ortstein, fragipán) (Doolittle, 2012; Weil and Brady, 2017; Huang et al., 2012).
• Nivel freático, especialmente en suelos arenosos (Doolittle, 2012; Weil and Brady, 2017).
• Estructura de los depósitos subsuperficiales, presencia de bloques, raíces, cavidades (Doolittle, 2012; Scheffer et al., 2018).

Aplicación en la gestión: El GPR permite «mirar» rápidamente y de forma no destructiva en el interior del suelo para:

• Cartografiar la profundidad de la roca madre o de horizontes impermeables.
• Evaluar la profundidad de la capa arable.
• Estudiar la distribución espacial de las condiciones de drenaje.
• Ayudar en la planificación de medidas de mejora y perforación de pozos (Doolittle, 2012; Weil and Brady, 2017).

3. Sensores ópticos y espectroscopía en el infrarrojo cercano (NIR)

Mientras que la teledetección utiliza los mismos principios espectrales pero desde gran altura, los sensores ópticos proximales trabajan directamente en la superficie o incluso en contacto con el suelo (Weil and Brady, 2017; Huang et al., 2012). Pueden ser:

• Espectrorradiómetros portátiles (o montados en maquinaria) que miden la reflectancia de la superficie del suelo en los rangos visible e infrarrojo cercano.
• Sensores especializados montados en rejas de arado que contactan con el suelo y miden la reflectancia de la pared del surco.

La principal ventaja sobre la teledetección es la posibilidad de obtener datos independientemente de la nubosidad, la hora del día e incluso en presencia de vegetación (si el sensor trabaja en profundidad) (Weil and Brady, 2017). En el laboratorio, la espectroscopía NIR se utiliza desde hace tiempo para la evaluación rápida del contenido de carbono, nitrógeno, humedad, textura e incluso composición mineralógica de las muestras. El desarrollo de versiones de campo avanza activamente, y ya existen soluciones comerciales para la medición «on‑the‑go» (sobre la marcha) (Weil and Brady, 2017; Huang et al., 2012).

Para la gestión, esto significa:

• Posibilidad de obtener mapas de propiedades del suelo en tiempo real y con alta resolución.
• Reducción significativa de los costes de análisis de laboratorio, especialmente para parámetros como la materia orgánica, la humedad y el nitrógeno (aunque la precisión para el nitrógeno aún plantea interrogantes) (Weil and Brady, 2017).
• Utilización de estos datos como «entradas» para sistemas de aplicación de dosis variable (VRA) de fertilizantes y enmiendas.

4. Sensores de contacto para propiedades físicas

Incluyen sensores que miden:

• Humedad y temperatura (por ejemplo, sondas TDR, sensores capacitivos). Son herramientas estándar para el seguimiento del régimen hídrico y térmico del suelo en sistemas de riego por goteo o para fines científicos (Scheffer et al., 2018; Weil and Brady, 2017).
• Densidad y resistencia mecánica (penetrómetros). Aunque es más un método «mecánico», proporciona información sobre el grado de compactación, lo que es fundamental para evaluar el estado de la estructura del suelo y predecir el desarrollo del sistema radicular (Scheffer et al., 2018).
• Conductividad eléctrica (ya mencionada) y pH (mediante electrodos ion‑selectivos especiales que pueden integrarse en los penetrómetros).

Aplicación: Estos sensores son indispensables para el seguimiento de la dinámica del estado del suelo (por ejemplo, cómo cambian la humedad y la temperatura durante la temporada), para evaluar la aptitud del suelo para el laboreo y para identificar zonas con riesgo de sobrecompactación.

Por lo tanto, los sensores de suelo de campo son nuestra «lupa» y «mano» que puede «palpar» el suelo in situ. Proporcionan datos de alta precisión, locales y a menudo continuos, que sirven de puente entre la visión global desde el satélite y los análisis puntuales de laboratorio. El uso combinado de la teledetección (para una zonificación gruesa), los sensores de campo (para el detalle y la calibración) y el muestreo puntual (para la validación y el análisis en laboratorio) permite crear una copia digital completa y fiable de la cubierta edáfica de la parcela.

En el próximo capítulo veremos cómo estos datos, recopilados y procesados, se convierten en instrucciones de gestión concretas para la maquinaria.

Principio de funcionamiento: de los datos a la instrucción

Todo el proceso de VRA puede representarse como un ciclo cerrado que consta de varias etapas clave (Weil and Brady, 2017):

1. Recopilación de datos (etapa de información). En esta etapa obtenemos información sobre la parcela. Puede incluir:

• Mapas de propiedades del suelo, creados mediante cartografía digital (por ejemplo, contenido de fósforo disponible, potasio, pH, materia orgánica) (Weil and Brady, 2017; Huang et al., 2012).
• Datos de sensores (conductividad eléctrica, datos espectrales) que se correlacionan con la fertilidad, la humedad o la textura (Doolittle, 2012; Weil and Brady, 2017).
• Datos de teledetección (índices de vegetación que indican estrés en las plantas) (Weil and Brady, 2017).
• Mapas de rendimiento de años anteriores (Weil and Brady, 2017).

2. Análisis y creación de mapas de prescripción (etapa analítica). A partir de los datos recopilados, un especialista (agrónomo, edafólogo) o un software especializado crea un mapa de prescripción. Es un mapa digital de la misma parcela, pero donde a cada punto (o zona) se le asigna una dosis específica de aplicación para el recurso en cuestión (por ejemplo, kg/ha de fertilizante nitrogenado). Esta dosis se calcula basándose en recomendaciones agroquímicas que consideran el contenido actual de nutrientes en el suelo y el rendimiento previsto (Eash et al., 2016; Foth, 1990).

3. Ejecución (etapa tecnológica). El mapa de prescripción se carga en el ordenador de a bordo de la maquinaria agrícola (sembradoras, pulverizadores, fertilizadoras). Durante el desplazamiento por la parcela, la maquinaria utiliza GPS/GNSS para determinar su posición con alta precisión y, consultando el mapa de prescripción, ajusta automáticamente la dosis de aplicación en tiempo real (Weil and Brady, 2017). Por ejemplo, en una zona la sembradora siembra más semillas, en otra menos; la fertilizadora aplica más fertilizante donde hay deficiencia y menos donde hay exceso.

Por qué funciona: zonas de manejo

La base para la creación de mapas de prescripción suelen ser las zonas de manejo. Son áreas de la parcela relativamente homogéneas en cuanto a las propiedades clave que influyen en el rendimiento: tipo de suelo, relieve, disponibilidad de agua, contenido de nutrientes (Weil and Brady, 2017). Para cada una de estas zonas se desarrolla su propia estrategia de manejo.

Es importante entender que la VRA no siempre significa aplicación de dosis variable «en cada punto». En la práctica, se utiliza a menudo el enfoque de «manejo por zonas» (zone management), donde la parcela se divide en varias zonas más amplias y para cada zona se asigna una dosis (Weil and Brady, 2017; Eash et al., 2016). Esta es una opción más sencilla y económica, pero menos precisa que la VRA continua.

Ejemplos de aplicación de VRA en el contexto de la edafología

• Aplicación variable de nitrógeno. A partir de datos del índice de vegetación (NDVI) o de sensores de campo que reflejan el contenido de clorofila en las hojas, se pueden identificar zonas de la parcela donde las plantas sufren deficiencia de nitrógeno. En estas zonas se aplica más nitrógeno como abonado de cobertera, y en las zonas con buen desarrollo de las plantas, menos (Eash et al., 2016; Weil and Brady, 2017).
• Encalado variable. Utilizando un mapa de pH creado mediante cartografía digital de suelos, se puede aplicar cal con dosis variable: más donde el pH es bajo, y menos o nada donde el pH es óptimo (Weil and Brady, 2017). Esto ahorra recursos y previene el sobreencalado.
• Siembra variable. Con base en mapas de productividad y propiedades del suelo, se puede variar la dosis de siembra: en las zonas más fértiles con mejor disponibilidad de agua se puede aumentar la dosis, y en las menos productivas, disminuirla (Weil and Brady, 2017).

Observaciones importantes

1. Los datos son el elemento clave. La calidad de la VRA depende directamente de la calidad de los datos de partida. Mapas deficientes conducen a malas decisiones de gestión (Weil and Brady, 2017).

2. La VRA no es una panacea. Es una herramienta que debe utilizarse en combinación con otros métodos de agricultura de precisión. La VRA por sí sola no resuelve los problemas de compactación del suelo, enfermedades o falta de humedad.

3. Eficiencia económica. La VRA requiere costes adicionales en equipos y análisis de datos. Se justifica económicamente en parcelas grandes con alta variabilidad espacial (Weil and Brady, 2017).

4. Aspecto medioambiental. La VRA es un paso importante hacia una agricultura sostenible, ya que permite reducir el exceso de fertilizantes y plaguicidas, disminuyendo su llegada al medio ambiente (Weil and Brady, 2017).

Por lo tanto, la aplicación de dosis variable es el puente entre los datos digitales del suelo y las acciones agrotécnicas reales. Convierte la información en instrucciones concretas para la maquinaria, aplicando el principio de «producto adecuado, lugar adecuado, momento adecuado».

En el próximo capítulo resumiremos, debatiendo el papel que desempeña el edafólogo en este complejo sistema y cómo interactúa con otros especialistas en el equipo agrónomo moderno.

¿Qué es la pedometría y por qué es importante?

La pedometría es una rama de la edafología que se ocupa de la descripción cuantitativa y la modelización de las propiedades y procesos del suelo utilizando métodos matemáticos y estadísticos (McBratney et al., 2003; Huang et al., 2012). Si la edafología clásica responde a las preguntas «¿qué?» y «¿por qué?», la pedometría responde a «¿cuánto?», «¿dónde?» y «¿con qué probabilidad?».

Es la pedometría la que constituye el fundamento teórico y metodológico de la cartografía digital de suelos y de todo el sistema de agricultura de precisión. Proporciona el puente entre las observaciones empíricas y las decisiones de gestión (Weil and Brady, 2017; Foth, 1990).

¿Cómo convierte la pedometría los datos en conocimiento?

El proceso de transformación puede representarse en varias etapas secuenciales:

1. Recopilación y estructuración de datos. Es el primer paso, pero de vital importancia. Recopilamos datos de diferentes fuentes: resultados de análisis de laboratorio de muestras, lecturas de sensores de campo, datos espectrales de teledetección, datos meteorológicos, modelos digitales de elevación. Todos estos datos deben estar georreferenciados (tener coordenadas) y normalizados a un formato común (Weil and Brady, 2017; Huang et al., 2012).

2. Análisis de la estructura espacial. Los métodos pedométricos, como la variografía y el análisis de autocorrelación espacial, permiten comprender el grado de relación entre los valores de las propiedades del suelo en diferentes puntos de la parcela y a qué distancia se mantiene dicha relación (Huang et al., 2012; Eash et al., 2016). Esto responde a la pregunta: «¿Con qué frecuencia hay que tomar muestras para obtener una imagen fiable?».

3. Construcción de modelos predictivos. En esta etapa utilizamos métodos de análisis de regresión, aprendizaje automático (redes neuronales, random forest, máquinas de vectores soporte) y geoestadística (kriging) para crear mapas continuos de las propiedades del suelo (Huang et al., 2012; McBratney et al., 2003). Por ejemplo, podemos construir un modelo que prediga el contenido de materia orgánica a partir de datos de relieve, reflectancia en el rango NIR y conductividad eléctrica. Esta es la esencia de la cartografía digital de suelos.

4. Evaluación de la incertidumbre. Cualquier modelo proporciona una predicción probabilística, no perfecta. Los métodos pedométricos permiten estimar el error de predicción para cada punto del mapa (Huang et al., 2012; Weil and Brady, 2017). Esto es de suma importancia para la toma de decisiones de gestión: entendemos en qué medida podemos confiar en tal o cual recomendación.

5. Integración de datos en sistemas de apoyo a la decisión (DSS). Los mapas predictivos de las propiedades del suelo, complementados con la estimación de la incertidumbre, se cargan en software especializado (plataformas agronómicas). Estos sistemas combinan los datos del suelo con datos sobre el estado de las plantas (índices de vegetación), pronósticos meteorológicos e indicadores económicos para calcular las dosis óptimas de fertilizantes, enmiendas y fitosanitarios (Weil and Brady, 2017; Eash et al., 2016).

El papel de la pedometría en diferentes aspectos de la agricultura digital

• Gestión de la fertilidad. Los modelos pedométricos permiten calcular con precisión la distribución espacial de los nutrientes disponibles (N, P, K) y, sobre esta base, crear mapas de prescripción para la aplicación variable de fertilizantes (Foth, 1990; Eash et al., 2016; Weil and Brady, 2017).
• Gestión del régimen hídrico. Los modelos que tienen en cuenta la heterogeneidad textural del suelo (obtenida a partir de mapas digitales) ayudan a planificar sistemas de riego y a evaluar los riesgos de anegamiento o sequía (Eash et al., 2016; Foth, 1990).
• Evaluación de riesgos medioambientales. La pedometría permite modelizar la migración de contaminantes (nitratos, plaguicidas) en el perfil del suelo y evaluar los riesgos de contaminación de las aguas subterráneas (Weil and Brady, 2017; Foth, 1990). Esto es de vital importancia para el cumplimiento de las normas medioambientales.
• Predicción del rendimiento. La integración de los datos del suelo con los datos meteorológicos y del estado de los cultivos permite construir modelos de predicción del rendimiento que tienen en cuenta la variabilidad espacial (Eash et al., 2016).

Los datos del suelo como base para la agricultura «inteligente»

Por lo tanto, los datos del suelo no son solo información para un informe. Son un activo que crea valor para el productor agrícola. La pedometría es la herramienta clave para extraer ese valor, transformando mediciones dispersas en un sistema de conocimiento que:

• Aumenta la precisión y la eficiencia en el uso de los recursos (fertilizantes, agua, fitosanitarios) (Weil and Brady, 2017; Eash et al., 2016).
• Reduce el impacto negativo sobre el medio ambiente (Foth, 1990; Weil and Brady, 2017).
• Aumenta la eficiencia económica de la producción (Weil and Brady, 2017).
• Permite pasar de una gestión reactiva (reaccionar ante los problemas) a una gestión proactiva (prevenir los problemas) (Eash et al., 2016).

Por eso, en el equipo agrónomo moderno, el edafólogo que domina los métodos pedométricos se convierte no solo en un «cartógrafo», sino en un analista y estratega clave, que proporciona la base digital para todas las decisiones agrotecnológicas.

En el próximo capítulo veremos cómo interactúa el edafólogo con otros especialistas en ese equipo para que dicha interacción sea eficaz.

Nuevo papel del edafólogo: «traductor» e «integrador»

En un equipo agrónomo digital, el edafólogo desempeña tres funciones clave:

1. «Traductor» de los complejos procesos edáficos. Comprende cómo interactúan entre sí las propiedades físicas, químicas y biológicas del suelo y cómo afectan al crecimiento de las plantas. Traduce estas complejas interrelaciones a un lenguaje de indicadores comprensible para todo el equipo (por ejemplo, «aquí tenemos una baja capacidad de intercambio catiónico, por lo que el potasio se lava rápidamente y debemos aplicarlo con más frecuencia» o «en esta zona la densidad aparente es alta, por lo que las raíces no pueden penetrar profundamente y las plantas sufren por sequía»).

2. «Integrador» de datos. El edafólogo sabe qué datos hay que recopilar, cómo interpretarlos y cómo integrarlos en un sistema de gestión digital unificado. Entiende cómo combinar los datos de los sensores, los resultados de los análisis de laboratorio, las imágenes satelitales y las bases de datos agroquímicas para crear una imagen holística del estado de la cubierta edáfica de la parcela (Weil and Brady, 2017; Huang et al., 2012).

3. «Estratega» de la gestión de la fertilidad y la salud del suelo. No se limita a dar recomendaciones, sino que desarrolla una estrategia a largo plazo para la gestión de los recursos edáficos, destinada no solo a obtener altos rendimientos en la temporada actual, sino también a preservar y mejorar la fertilidad y la salud del suelo en el futuro (Weil and Brady, 2017; Eash et al., 2016).

Interacción del edafólogo con otros especialistas

Veamos cómo interactúa el edafólogo con cada uno de los miembros clave del equipo agrónomo moderno:

1. Con el agroquímico: El agroquímico es el especialista en nutrición vegetal. Determina las dosis, el momento y las formas óptimas de aplicación de fertilizantes para alcanzar el rendimiento objetivo (Eash et al., 2016; Foth, 1990). El edafólogo le proporciona información fundamental: mapas de nutrientes disponibles (N, P, K), mapas de pH y mapas de capacidad de intercambio catiónico (CIC). El edafólogo explica al agroquímico por qué en unas zonas del campo los fertilizantes serán eficaces y en otras no, y le ayuda a desarrollar un sistema de aplicación variable que tenga en cuenta la heterogeneidad espacial del suelo (Weil and Brady, 2017). El trabajo conjunto permite no solo aumentar el rendimiento, sino también reducir significativamente los riesgos de contaminación ambiental por exceso de fertilización.

2. Con el agrónomo (especialista en laboreo y rotaciones): El agrónomo es responsable de elegir el sistema de laboreo, la rotación de cultivos y la tecnología de siembra. El edafólogo le proporciona información de vital importancia sobre las propiedades físicas del suelo (composición granulométrica, estructura, densidad aparente, capacidad de retención de agua, permeabilidad) (Scheffer et al., 2018; Weil and Brady, 2017). Le explica cómo los diferentes sistemas de laboreo afectan a la estructura del suelo y a su capacidad para acumular y retener humedad. Juntos desarrollan una estrategia que minimiza los riesgos de compactación y erosión, conserva y mejora la estructura del suelo, y aumenta la eficiencia del uso del agua. Por ejemplo, el edafólogo puede recomendar la transición al laboreo mínimo o nulo en áreas con bajo contenido de materia orgánica para evitar su mineralización (Weil and Brady, 2017).

3. Con el especialista en mejora de tierras (riego y drenaje): Este especialista se ocupa de mejorar el régimen hídrico del suelo (drenaje, riego, control del nivel freático). El edafólogo le proporciona mapas de propiedades hídrico‑físicas: curvas de retención de humedad, mapas de profundidad de horizontes impermeables, datos de velocidad de infiltración (Eash et al., 2016; Foth, 1990). El edafólogo ayuda al especialista en mejora de tierras a entender dónde y qué medidas serán más eficaces y predice su impacto en los procesos edáficos. Por ejemplo, puede mostrar que en áreas con alto contenido de arcilla y baja permeabilidad, el drenaje será menos eficaz que en suelos ligeros.

4. Con el microbiólogo: El microbiólogo estudia la biota del suelo (bacterias, hongos, actinomicetos) y su papel en la descomposición de la materia orgánica, el ciclo de nutrientes y la supresión de patógenos (Eash et al., 2016). El edafólogo ayuda al microbiólogo a comprender qué propiedades fisicoquímicas del suelo (pH, aireación, humedad, contenido de materia orgánica) determinan la actividad y la estructura de las comunidades microbianas. El trabajo conjunto permite desarrollar enfoques para gestionar la actividad microbiológica con el fin de mejorar la nutrición de las plantas y reducir la incidencia de enfermedades.

5. Con el fitomejorador: El fitomejorador crea variedades de plantas adaptadas a determinadas condiciones. El edafólogo proporciona al fitomejorador datos sobre la variabilidad espacial de las propiedades del suelo. Le ayuda a entender qué condiciones edáficas (por ejemplo, acidez, salinidad, déficit de humedad) son limitantes en una parcela determinada y qué variedades estarán mejor adaptadas a esas condiciones (Eash et al., 2016). Esto permite realizar ensayos varietales más precisos y crear variedades adaptadas a las condiciones edafoclimáticas específicas de la región.

6. Con el especialista en agricultura de precisión: Es el socio clave del edafólogo en la agricultura digital. El especialista en agricultura de precisión es responsable de la implementación y operación de las tecnologías VRA, la navegación GPS y el software para la creación de mapas de prescripción. El edafólogo es el principal «proveedor de datos» para el especialista en agricultura de precisión (Weil and Brady, 2017). Interpreta los datos de los sensores, construye mapas digitales de las propiedades del suelo y desarrolla algoritmos para la gestión diferenciada. Sin los datos creados por el edafólogo, el sistema de agricultura de precisión funciona «a ciegas» y pierde su eficacia.

7. Con el ecólogo: El ecólogo evalúa el impacto de la actividad agrícola en el medio ambiente (estado de los cuerpos de agua, biodiversidad, clima). El edafólogo desempeña un papel clave en este trabajo, ya que el suelo es el principal filtro y amortiguador del paisaje (Weil and Brady, 2017; Eash et al., 2016). El edafólogo modeliza la migración de contaminantes (nitratos, plaguicidas, metales pesados) en el perfil del suelo y evalúa los riesgos de su lixiviación a las aguas subterráneas (Foth, 1990). Ayuda al ecólogo a desarrollar medidas para reducir el impacto negativo de la agricultura en el medio ambiente y para preservar la biodiversidad del suelo.

El edafólogo como «analista de sistemas» de la parcela

Por lo tanto, en el equipo agrónomo moderno, el edafólogo no es solo un especialista en suelos, sino un analista de sistemas de la parcela que comprende cómo interactúan entre sí todos los componentes del sistema edáfico (físicos, químicos, biológicos) y cómo afectan al crecimiento de las plantas y al estado del medio ambiente. Domina las herramientas digitales modernas (SIG, pedometría, teledetección) y sabe traducir los complejos procesos edáficos al lenguaje de los datos, comprensible para todo el equipo. Es el edafólogo quien conecta el conocimiento fundamental sobre el suelo con las tareas prácticas del agronegocio, asegurando la validez científica y la seguridad medioambiental de las decisiones agrotecnológicas.

Esquema: El camino desde la formación del suelo hasta la gestión digital

1. Formación del suelo (Pedogénesis) — «El comienzo»

Todo comienza con la formación del suelo. Es el proceso de interacción de cinco factores: clima, relieve, material parental, organismos y tiempo (factores de Dokuchaev‑Jenny) (Weil and Brady, 2017). Son ellos los que determinan qué tipo de suelo se formará en un lugar determinado. Esta es la base fundamental que condiciona todas las propiedades posteriores.

2. Perfil del suelo — «Arquitectura»

El resultado de la formación del suelo es el perfil del suelo —una secuencia vertical de horizontes genéticos (Eash et al., 2016; Scheffer et al., 2018). Cada horizonte tiene sus propias características físicas, químicas y biológicas únicas. El estudio del perfil nos proporciona la primera información cualitativa sobre el suelo: su tipo, espesor, composición granulométrica, presencia de procesos iluviales o eluviales.

3. Física del suelo — «Matriz»

Las propiedades físicas (composición granulométrica, estructura, densidad, porosidad, permeabilidad) forman la matriz en la que tienen lugar todos los procesos vitales (Scheffer et al., 2018; Weil and Brady, 2017). Determinan cuánta humedad y aire puede retener el suelo, con qué rapidez se infiltra el agua, con qué facilidad pueden penetrar las raíces en profundidad. Esta es la «base ingenieril» de la fertilidad.

4. Materia orgánica del suelo — «Energía y nutrición»

La materia orgánica es la «sangre» del sistema edáfico (Eash et al., 2016; Weil and Brady, 2017). Es fuente de energía para los microorganismos, reserva de nutrientes (especialmente nitrógeno), mejora la estructura y la capacidad de retención de agua. El contenido y la calidad de la materia orgánica son uno de los indicadores clave de la salud del suelo.

5. Química del suelo — «Amortiguador y menú»

Las propiedades químicas (pH, capacidad de intercambio catiónico (CIC), contenido de macro y microelementos disponibles) determinan el valor nutricional del suelo y su capacidad para amortiguar efectos adversos (acidificación, salinización, contaminación) (Eash et al., 2016; Foth, 1990). La química del suelo es el «menú» del que las plantas seleccionan los elementos necesarios.

6. Biota del suelo — «Motor»

Los microorganismos, hongos e invertebrados son el «motor» de los procesos edáficos (Eash et al., 2016; Weil and Brady, 2017). Descomponen la materia orgánica (mineralización), fijan el nitrógeno atmosférico, convierten el fósforo en formas disponibles, estructuran el suelo y suprimen patógenos. La biota es la fase viva del suelo que transforma la «matriz» en «nutrición» para las plantas.

7. Fertilidad del suelo — «Resultado de la interacción»

La fertilidad es el resultado integral de la interacción de todos los componentes mencionados: física, química, biología y materia orgánica (Eash et al., 2016; Foth, 1990). Es la capacidad del suelo para satisfacer las necesidades de las plantas en nutrientes, agua y aire. La fertilidad no es una característica estática, sino un estado dinámico que puede gestionarse.

8. Salud del suelo — «Calidad del sistema»

La salud del suelo es un concepto más amplio que la fertilidad. Incluye no solo la capacidad de producir cultivos, sino también la capacidad de mantener la biodiversidad, depurar el agua y el aire, y resistir tensiones (sequía, enfermedades, contaminación) (Eash et al., 2016; Weil and Brady, 2017). La salud es una evaluación integral de la sostenibilidad del sistema edáfico, de su capacidad para desempeñar todas sus funciones ecológicas.

9. Gestión digital — «Herramienta de implementación»

Por último, llegamos al eslabón final de la cadena: la gestión digital (Weil and Brady, 2017; Eash et al., 2016). Es aquí donde el conocimiento sobre el suelo se convierte en acciones concretas. Mediante la teledetección y los sensores de suelo obtenemos datos cuantitativos sobre las propiedades del suelo (Doolittle, 2012; Weil and Brady, 2017). Mediante la pedometría y la cartografía digital creamos modelos espaciales de estas propiedades (McBratney et al., 2003; Huang et al., 2012). Con base en estos modelos, elaboramos mapas de prescripción para la aplicación variable de recursos (VRA) (Weil and Brady, 2017). Y, finalmente, con la ayuda de la maquinaria automatizada y la navegación GPS, implementamos estas decisiones en el campo.

Representación esquemática

Este esquema no es lineal ni unidireccional. Existen complejos bucles de retroalimentación entre los elementos. Por ejemplo, la gestión (9) afecta a la biota (6) y a la materia orgánica (4), mientras que la salud del suelo (8) es el resultado de la interacción de todos los componentes anteriores.

¿Por qué es importante este esquema?

Este esquema demuestra que la agricultura digital no es solo un conjunto de tecnologías, sino una continuación lógica y una implementación práctica del conocimiento fundamental del suelo. Sin comprender los niveles «inferiores» (formación, perfil, física, química, biota), el nivel «superior» (gestión digital) funcionará de manera ineficaz o incluso perjudicial. Las herramientas digitales son solo un medio para hacer la gestión más precisa, operativa y medioambientalmente segura. Pero la base de esta gestión es una comprensión profunda de cómo funciona el suelo como sistema vivo.