Resumen en español

El monitoreo de la humedad del suelo se considera un aspecto de gran importancia en el sector agrícola donde la demanda de agua es alta. Es por lo que la teledetección se destaca como una alternativa para estimar dicha variable mediante sensores remotos, superando así las limitaciones de los métodos in situ. En la presente investigación se propone emplear el modelo de ecuación integral (IEM) para estimar la humedad del suelo a partir de datos adquiridos por imágenes del Sentinel-1 en tres suertes ubicadas en el valle del río Cauca. Los resultados revelan correlaciones significativas, oscilando entre el 82% y el 98%, entre la humedad del suelo y el coeficiente de reflexión dieléctrica (RDC). En relación con la textura del suelo, se observa una correlación directa con el contenido de arcillas, en un rango del 13% al 44%, y una correlación inversa con el contenido de arenas, variando entre el 16% y el 44%. Se obtuvo un entre los datos de humedad del 𝑅 suelo generados por los 2 modelos Hallikainen y Mironov de 99%, lo que indica una fuerte relación y una consistencia en la tendencia de los datos. Respecto a la precipitación se obtuvieron valores de correlación directa del 11% y 36% con valor de significancia que varía entre 0.17 a 0,69. En relación a la temperatura, se evidencia que la humedad promedio varía en función de la temperatura del suelo. Al disminuir a 20°C, la humedad varía de 0.37% a 0.91%, y al aumentar a 30°C, varía de 0.25% a 0.56%. Los coeficientes de variación sugieren una mayor variabilidad a 20°C que a 30°C en la humedad del suelo. Los resultados obtenidos revelan la sensibilidad del modelo de IEM ante cambios de textura y la preferencia de la aplicación de los modelos Hallikainen o Mironov en mayor proporción y poca sensibilidad ante cambios de temperatura del suelo y precipitación. Por lo cual se destaca que la metodología aplicada en este estudio supone una buena alternativa para analizar la variación de la humedad del suelo, especialmente en superficies extensas, permitiendo obtener datos con una gran rapidez.