Mapeo de suelos afectados por salinidad, utilizando imágenes y datos multi e hiperespectrales: una revisión bibliográfica

Resumen

La salinización de los suelos constituye un problema ecológico y medioambiental que representa un obstáculo para la producción agrícola sostenible. La identificación de los procesos de salinización, así como la evaluación de su extensión y grado de severidad, resultan fundamentales para el manejo adecuado de las tierras afectadas. El objetivo de este artículo fue revisar las investigaciones sobre el mapeo de suelos salinos mediante el uso de datos e imágenes provenientes de sensores remotos multi e hiperespectrales, principalmente soportados en plataformas satelitales. Para ello, se consultaron cuatro bases de datos académicas que abarcan el periodo comprendido entre 1982 y 2022. Los estudios analizados evidencian una alta correlación entre los datos de conductividad eléctrica (CE) obtenidos en campo o en laboratorio (CEe), o mediante sensores proximales (CEa), y los índices de salinidad (SI), suelo y vegetación extraídos de imágenes de sensores remotos, empleando métodos directos e indirectos. Se destaca el aporte de una nueva generación de plataformas denominadas naves aéreas no tripuladas (UAV) y de modernas técnicas para el procesamiento de grandes volúmenes de datos, entre ellas los algoritmos de aprendizaje automático (ML), en especial los bosques aleatorios (RF). Se concluye que los métodos basados en sensores remotos —multi e hiperespectrales— constituyen una poderosa herramienta no invasiva para detectar, mapear y monitorear la salinidad de los suelos. Asimismo, la producción de información en tiempo real exige la sinergia entre sensores complementarios, nuevos programas satelitales y tecnologías emergentes, como la inteligencia artificial. Las investigaciones actuales y futuras apuntan en esa dirección.