El suelo no es uniforme: en una misma finca puede haber zonas más fértiles que otras, diferencias en humedad o en concentración de nutrientes. Como no es posible medir cada metro del terreno, la agricultura moderna recurre al mapeo digital de suelos, que permite estimar qué ocurre en los lugares donde no se tomaron muestras. Pero aquí surge una pregunta clave: ¿cómo elegir el mejor método para completar ese “rompecabezas” del suelo y construir mapas realmente confiables?

El artículo “Rendimiento de los métodos de interpolación en el mapeo digital de suelos: la influencia de las características de los datos” aborda justamente ese problema. La investigación comparó seis métodos de interpolación en distintos escenarios de muestreo agrícola y demostró que no existe un método universal: cuando hay pocas muestras, los métodos determinísticos —especialmente el Thin Plate Spline— funcionan mejor; mientras que con más datos y una estructura espacial más clara, los enfoques geoestadísticos y de aprendizaje automático mejoran su desempeño. En otras palabras, la calidad del mapa depende directamente de cuántos datos tenemos y de cómo están distribuidos en el espacio.

A partir de estos hallazgos, el estudio propone un marco de decisión práctico que ayuda a seleccionar el método más adecuado según las características de los datos. Esto es clave para la agricultura de precisión, porque mejores mapas significan decisiones más acertadas sobre fertilización, riego y manejo del suelo, con impactos económicos y ambientales positivos.

Para conversar sobre estos resultados y su relevancia para el campo latinoamericano, nos acompaña Laura Delgado Bejarano, ingeniera agrícola de la Universidad Nacional de Colombia, sede Medellín, y magíster en Ingeniería Agrícola en la Universidad Estadual de Campinas, Brasil, quien trabaja en agricultura digital desarrollando modelos de interpolación para escenarios de baja densidad de muestreo.

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