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Los sistemas de riego basados en sensores de medición de la humedad del suelo, cuando están distribuidos en las áreas agrícolas y son totalmente funcionales, benefician la gestión del agua. Sin embargo, las redes de sensores son complejas, costosas y el mantenimiento es esencial. La estimación de la humedad del suelo en un área agrícola evita las múltiples mediciones necesarias al implementar un sistema de riego.
Por tales razones, el Centro de Investigación en Computación (CIC), del Instituto Politécnico Nacional (IPN), desarrolló un sistema que obtiene estimaciones puntuales de la humedad del suelo en muchas zonas de riego típicas del país, tales como regiones de cultivo de tamaño moderado, en las cuales se deben considerar las características particulares del terreno y la distribución de los puntos de control, ya que tienen gran influencia en la variabilidad espacial de la humedad.El sistema permite sustituir las redes de sensores complejas por uno o varios puntos de medición de variables medioambientales y es útil para pequeños, medianos y grandes agricultores.
Los sistemas de inferencia difusa permiten realizar cálculos, estimaciones y evaluaciones cuando se dispone de información con incertidumbre o cuando es cualitativa y cuantitativa.
Asimismo, son tolerantes a imprecisiones en los datos de entrada. Los sistemas de inferencia difusa, como parte de la Inteligencia Artificial, imitan la forma en que los humanos toman decisiones y pueden estar basados en datos e información inexacta, de forma similar a cómo lo hace el pensamiento humano. Se han realizado múltiples pruebas en una región con áreas favorables para cultivos diversos y edificaciones en la Unidad Profesional “Adolfo López Mateos”, Unidad Zacatenco, como ilustra la siguiente imagen.
El desarrollo, los análisis y la evaluación del sistema utilizó las áreas de la unidad Zacatenco porque es una región heterogénea con edificaciones, áreas verdes, pastizales, árboles y espacios apropiados para cultivos diversos, lo cual es típico para muchas regiones cultivables de pequeños y medianos agricultores, fundamentalmente, aunque el sistema puede aplicarse en regiones más extensas.
El sistema realiza estimaciones puntuales de la humedad del suelo mediante un ajuste inteligente de las variables meteorológicas medidas en un punto, como se muestra en la siguiente imagen.
Este método desarrollado en el Laboratorio de Sistemas Inteligentes para la Automatización del CIC puede detectar cuándo la humedad del suelo es deficiente en una región, lo que permite tomar acciones para prevenir el estrés hídrico. Esta estimación regional reduce la complejidad operativa y de mantenimiento de un sistema de riego.
El enfoque integrado se probó durante varios años comparando los resultados de la estimación regional de la humedad del suelo, con las mediciones obtenidas mediante sensores en muchos puntos de la región de estudio.
El software desarrollado en el CIC procesa las matrices de las características del paisaje para la región donde se quiere realizar la estimación puntual de la humedad del suelo. Por ejemplo, mediante el procesamiento de imágenes geoespaciales se analiza, identifica y determina automáticamente las características de cada sector y si pertenecen a praderas y zonas de cultivo, construcciones, árboles, pastizales, entre otras. Un ejemplo gráfico es ilustrado en la siguiente imagen.
Los experimentos fueron validados comparando las estimaciones de la humedad del suelo realizada por el sistema desarrollado, con las mediciones mediante sensores calibrados en los mismos puntos de las estimaciones.
De acuerdo con los resultados, el modelo de estimación regional de la humedad del suelo presenta un desempeño óptimo de acuerdo a los requerimientos actuales para zonas de riego pequeñas y medianas. Es aplicable para cualquier otra región de la cual se puedan obtener imágenes geoespaciales y se instale un punto de medición de variables meteorológicas en un radio de mil 500 metros.
Lo anterior es totalmente factible y económicamente rentable para la mayoría de regiones de riego del país de pequeños y medianos agricultores, aunque puede ser aplicada en regiones más extensas; simplemente utilizaría más de un punto de medición de las condiciones meteorológicas, las cuales también son llamadas variables medioambientales como se ilustra en la imagen 2.
Este trabajo tiene como principal objetivo una agricultura sustentable y un uso racional del agua de riego y se sometió a arbitraje internacional siendo publicado en tres revistas científicas de alto impacto como Environmental Modelling & Software en 2017; Mathematics e Hydrology ambas en el 2024.
La University of Michigan-Dearborn recibió al estudiante del doctorado en ciencias de la Computación del CIC, Luis Alejandro Sánchez Pérez para una estancia académica de un semestre y también para una estancia posdoctoral posterior de dos años. Ambas estancias científico-académicas fueron asesoras por el doctor Adnan Shaout. Las dos actividades de movilidad académica internacional se llevaron a cabo con el apoyo económico del antes denominado Consejo Nacional de Humanidades, Ciencias y Tecnologías (Conahcyt) y el IPN. El posdoctorante en la University of Michigan Dearborn, el doctor Luis Alejandro Sánchez Pérez fue codirector de la tesis de doctorado de Diego Alberto Flores Carrillo.
*Luis Pastor Sánchez Fernández (Investigador del CIC del IPN, Lsanchez@cic.ipn.mx). Diego Alberto Flores Carrillo, Luis Alejandro Sánchez-Pérez (Estudiantes del CIC del IPN)