Calibración de sensores de humedad capacitivos usando redes neuronales

El estudio de la variabilidad espacial de la humedad del suelo a escala de parcela o cuenca agrícola requiere el uso de redes de sensores de humedad de bajo coste, que suelen mostrar una fiabilidad limitada y requieren de calibraciones específicas, especialmente en suelos con elevados contenidos en arcilla. El presente trabajo pretende plantear una calibración más fiable de sondas de humedad mediante un análisis mixto campo-laboratorio. Para la calibración de campo se dispone de datos gravimétricos; para la calibración en laboratorio se han usado columnas de suelo inalterado que tras ser saturadas fueron desecadas en un entorno controlado mientras se monitorizaba la evolución de su peso y la de su humedad volumétrica, medida con diferentes sondas capacitivas Decagon. Tras obtener curvas de secado y la relación entre la humedad gravimétrica y la volumétrica es posible realizar una calibración mejorada específica para cada tipo de suelo. Las redes neuronales son particularmente útiles para el modelado de procesos físicos y el ajuste de modelos. En este trabajo se propone el empleo de dichas herramientas para obtener calibraciones para las sondas analizadas en el tipo de suelo objeto de estudio. Los resultados muestran que dichas calibraciones permiten mejorar la precisión de las mediciones de humedad realizadas.