TELEDETECCIÓN Y ATRIBUTOS DEL TERRENO EN LA EVALUACIÓN DE LA CALIDAD DEL SUELO EN SISTEMAS AGRÍCOLAS DE LA REGIÓN SURESTE DE COAHUILA
El monitoreo de la calidad del suelo es clave para el uso eficiente de los recursos, especialmente en regiones áridas como el sureste de Coahuila, México, donde la presión sobre el agua es elevada. Sin embargo, los métodos tradicionales suelen ser costosos y de alcance limitado. En este contexto, las herramientas geoespaciales ofrecen una alternativa eficiente para generar información detallada a escala regional.
Este estudio evaluó el potencial de la teledetección y los atributos del terreno derivados del modelo digital de elevación (MDE) como predictores indirectos de propiedades edáficas en parcelas agrícolas de cinco municipios del estado de Coahuila. Se recolectaron muestras de suelo para análisis fisicoquímicos en laboratorio, y se integraron con datos espectrales de Sentinel-2 y variables topográficas como pendiente, exposición, curvatura, índice de convergencia, planitud, altitud y humedad superficial.
Las firmas espectrales obtenidas a partir de las bandas de Sentinel-2 mostraron diferencias consistentes entre parcelas con distintos niveles de conductividad eléctrica y contenido de materia orgánica, con valores más bajos en General Cepeda y valores mayores en Saltillo. En particular, las bandas del infrarrojo cercano (NIR) y del rojo resultaron útiles para identificar condiciones contrastantes del suelo, lo que podría apoyar la delimitación de zonas homogéneas y el diseño de estrategias de manejo diferenciado.
Además, el análisis espacial de variables morfométricas permitió identificar patrones asociados a procesos edafogenéticos, como acumulación de agua o erosión en zonas con pendientes pronunciadas. Esta información se utilizó para generar variables auxiliares con potencial para modelos predictivos.
Como ejercicio exploratorio, se aplicó un análisis de componentes principales (PCA) empleando exclusivamente datos de percepción remota y atributos del terreno. Los resultados revelaron que los dos primeros componentes principales explicaron en conjunto el 34.3% de la variación total (18.46% componente 1 y 15.86% componente 2), además se observan correlaciones relevantes entre relieve, humedad superficial, textura y reflectancia, lo que demuestra la posibilidad de inferir propiedades del suelo sin requerir una base de datos fisicoquímica completa. También se compararon sitios agrícolas con diferentes prácticas de manejo.
Los resultados preliminares indican que tanto la teledetección como los atributos derivados del terreno son insumos valiosos para la evaluación del suelo, con potencial para integrarse en algoritmos de predicción más robustos, como Random Forest.