El aprendizaje profundo fusiona datos de satélite con características meteorológicas para la estimación de la humedad del suelo

Un estudio valida un método de Función de Correlación Cruzada para identificar los retrasos temporales y de profundidad óptimos entre las variables meteorológicas y la humedad del suelo. Utilizando datos de satélite y meteorológicos en siete parcelas agrícolas del sureste de España, los modelos de aprendizaje profundo lograron mejoras significativas: un CNN por píxel alcanzó R² = 0.877, mientras que un híbrido CNN-LSTM logró el mejor rendimiento general con R² = 0.930. La información de profundidad subsuperficial y las características meteorológicas mejoraron sustancialmente la precisión de la estimación.