Monitoreo de la evapotranspiración mediante métodos y modelos de teledetección.

La monitorización de la evapotranspiración mediante teledetección representa uno de los avances más importantes en la ciencia del agua agrícola de las últimas dos décadas. Al combinar datos térmicos derivados de satélites, índices de vegetación y principios físicos del balance energético, científicos y agricultores pueden ahora estimar la cantidad de agua que se evapora en millones de hectáreas, sin necesidad de sensores terrestres.

Esta capacidad está transformando la manera en que los agrónomos planifican el riego, los gobiernos monitorean la sequía y los investigadores cuantifican la huella hídrica de cuencas fluviales enteras. La agricultura consume aproximadamente 701 TP3T del total de aguas dulces extraídas a nivel mundial; sin embargo, la mayor parte de esta agua nunca se mide directamente en el campo, una brecha crucial que el monitoreo de la evapotranspiración mediante teledetección está subsanando rápidamente.

¿Qué es la evapotranspiración?

La evapotranspiración (ET) es el proceso combinado mediante el cual el agua se mueve desde la superficie terrestre hacia la atmósfera. Consta de dos componentes que actúan simultáneamente: la evaporación, que es la conversión directa del agua líquida del suelo, los cuerpos de agua y las superficies vegetales en vapor de agua; y la transpiración, que es el movimiento biológico del agua absorbida por las raíces de las plantas, transportada hacia arriba a través del tallo y liberada como vapor a través de pequeños poros en las hojas llamados estomas.

En conjunto, estos dos procesos representan el mayor flujo de agua que sale de un ecosistema terrestre. En la mayoría de los paisajes agrícolas, la evapotranspiración (ET) devuelve a la atmósfera entre el 60 y el 80 por ciento de toda la precipitación. Esta cifra convierte a la ET en la variable dominante del balance hídrico terrestre, con mayor influencia que la escorrentía o la percolación profunda en la mayoría de los entornos cultivados.

La evapotranspiración (ET) se sitúa en el centro del ciclo hidrológico, conectando la superficie terrestre, la biosfera y la atmósfera. Cuando las tasas de ET son elevadas, la humedad del suelo se agota más rápidamente, los caudales base de los ríos disminuyen y las tasas de recarga de los acuíferos se reducen. Cuando la ET disminuye —debido al estrés hídrico, la senescencia de los cultivos o los cambios en el uso del suelo— las consecuencias se extienden a la disponibilidad de agua aguas abajo.

En la ciencia climática, la evapotranspiración (ET) es un mecanismo de acoplamiento fundamental entre los ciclos del carbono y del agua. Las plantas abren sus estomas para absorber CO2 para la fotosíntesis y, al hacerlo, liberan simultáneamente vapor de agua. Cualquier cambio en la cobertura vegetal global, la temperatura o la concentración de CO2 altera el balance de ET planetario y repercute en los patrones de precipitación regionales.

¿Por qué es prioritario monitorear la evapotranspiración en la gestión del agua?

Los datos precisos de ET permiten tomar mejores decisiones en múltiples sectores. En la agricultura, conocer el consumo real de agua de los cultivos a nivel de campo le indica al responsable del riego exactamente cuánta agua aplicar, cuándo aplicarla y dónde se están desarrollando déficits antes de que aparezcan signos visibles de estrés en el cultivo.

Esta precisión evita tanto el riego excesivo, que desperdicia agua y lixivia nutrientes, como el riego insuficiente, que reduce el rendimiento.

1. Programación del riego: La programación del riego basada en la evapotranspiración (ET) sustituye las conjeturas por la física. Cuando un agricultor sabe que un campo de maíz en julio pierde 7 mm de agua al día debido a la ET, puede reponer ese déficit exacto en lugar de regar a intervalos fijos.

2. Seguimiento de la sequía: Una disminución sostenida de la evapotranspiración real en relación con la evapotranspiración de referencia (la que se evaporaría con un suministro ilimitado de agua) indica la aparición de estrés hídrico. La teledetección capta esta señal semanas antes de que la pérdida de rendimiento sea visible a simple vista.

3. Planificación de los recursos hídricos: La contabilidad del agua a nivel de cuenca requiere datos de evapotranspiración (ET) a escala de cuenca hidrográfica. El monitoreo satelital de la ET proporciona esta cobertura espacial a una fracción del costo de una red de estaciones terrestres.

4. Evaluación del cambio climático: Las tendencias de ET a largo plazo revelan cómo el aumento de las temperaturas y los cambios en los patrones de precipitación están alterando el uso del agua por parte de los ecosistemas; datos que sirven de base para la planificación de la adaptación a nivel regional y nacional.

5. Monitoreo de la salud del ecosistema: Las tasas de evapotranspiración de los humedales, la transpiración forestal y el consumo de agua de los pastizales responden con gran sensibilidad a las perturbaciones ecológicas. La teledetección de la evapotranspiración permite detectar estos cambios en paisajes extensos e inaccesibles.

¿Qué factores influyen en la evapotranspiración?

La evapotranspiración (ET) está determinada por una combinación de condiciones climáticas, características del paisaje y biología vegetal. A continuación, se detallan los factores clave involucrados.

1. Tipo de suelo. La composición del suelo influye significativamente en la retención y evaporación del agua. Los suelos arenosos o pedregosos tienden a retener menos agua y a liberar más por evaporación, mientras que los suelos francos o arcillosos retienen mejor la humedad.

2. Temperatura del aire. La temperatura influye directamente en las tasas de ET. El aire más cálido tiene mayor capacidad para retener humedad, y el aumento del calor acelera la conversión del agua en vapor, incrementando así la evapotranspiración.

3. Radiación solar. Más allá de generar calor, la radiación solar implica variaciones en los niveles de energía, la frecuencia y el albedo, factores que influyen en la evapotranspiración. Estos factores varían según la ubicación y la época del año, y su medición precisa suele requerir tecnología avanzada.

4. Humedad. La humedad relativa (HR) se refiere a la cantidad de vapor de agua presente en el aire en relación con su capacidad máxima. Cuando la humedad es alta, el aire absorbe menos humedad adicional, lo que reduce la evapotranspiración (ET). Por el contrario, el aire más seco puede absorber más vapor, lo que conlleva mayores tasas de evapotranspiración.

5. Cubierta vegetal. Las distintas especies vegetales interactúan con el agua de maneras diferentes. Algunas almacenan agua de forma eficiente durante los periodos secos, mientras que otras la pierden con mayor rapidez. La evapotranspiración (ET) también se ve influenciada por la edad, la salud y la profundidad de las raíces de la planta: unas raíces más profundas permiten que los cultivos sobrevivan más tiempo sin riego. Estas diferencias fisiológicas implican que la ET puede variar considerablemente entre los distintos tipos de cultivos, lo que requiere estrategias de riego específicas.

6. Velocidad del viento. El viento es un factor determinante tanto de la evaporación como de la transpiración. Dispersa la capa de aire húmedo que se acumula sobre la vegetación, aumentando la ET. También facilita la difusión del vapor a través de los poros de las plantas, lo que incrementa la transpiración. Sin embargo, los vientos secos y extremadamente fuertes a veces pueden dificultar la difusión del vapor, reduciendo ligeramente la ET en ciertas condiciones.

Conceptos clave de la evapotranspiración

ET(0) refleja la capacidad de la atmósfera para provocar la pérdida de agua y se basa exclusivamente en el clima. ET(c) mide el agua perdida por cultivos sanos y bien irrigados que crecen en condiciones ideales a su máximo potencial de rendimiento. Cuando los cultivos se enfrentan a un manejo subóptimo o a desafíos ambientales, ET(c) debe modificarse para obtener ET(c adj). La evapotranspiración de los cultivos se comprende a través de tres conceptos distintos:

1. ET(0) — Evapotranspiración de referencia
2. ET(c) — Evapotranspiración en condiciones estándar
3. ET(c adj) — Evapotranspiración en condiciones no estándar

1. Evapotranspiración de referencia — ET(0)

ET(0) representa la tasa a la que el agua se evapora de una superficie de referencia bien regada, que normalmente se modela como una cubierta de césped idealizada que cumple con criterios específicos.

Esta medida capta la demanda evaporativa de la atmósfera independientemente del tipo de cultivo, la etapa de crecimiento o las prácticas agrícolas. Dado que se supone que la superficie de referencia está completamente humedecida, las condiciones del suelo se excluyen del cálculo, lo que elimina la necesidad de definir umbrales de ET separados para cada cultivo en cada etapa de crecimiento.

La ET(0) está determinada enteramente por variables climáticas, y los valores típicos varían entre las zonas agroclimáticas, aunque estas cifras sirven solo como puntos de referencia generales.

2. Evapotranspiración en condiciones estándar — ET(c)

ET(c) cuantifica el agua liberada por un cultivo sano y bien nutrido, cultivado en campos grandes y adecuadamente irrigados bajo condiciones climáticas favorables, operando a su máxima productividad. Se obtiene multiplicando la ET de referencia por el coeficiente de cultivo K(c):

ET(c) = ET(0) × K(c)

3. Evapotranspiración en condiciones no estándar — ET(c adj)

ET(c adj) tiene en cuenta las desviaciones reales respecto a las condiciones de cultivo ideales. Factores como la presión de plagas y enfermedades, el déficit o exceso de agua, la salinidad del suelo y la baja fertilidad del suelo pueden provocar que el consumo real de agua del cultivo difiera significativamente de ET(c). Se introduce un coeficiente de estrés hídrico K(s) junto con el coeficiente de cultivo para capturar estos efectos:

ET(c adj) = ET(0) × K(c) × K(s)

Métodos tradicionales para medir la evapotranspiración

Antes de la teledetección, los científicos medían la evapotranspiración (ET) mediante instrumentación física directa. Cada método funciona bien a una escala específica, pero presenta importantes inconvenientes que limitan su aplicación agrícola generalizada. Algunas de las mejores técnicas de medición de ET terrestres son:

1. Lisímetro: Un lisímetro (un gran recipiente lleno de tierra y cultivo en crecimiento, instalado a ras del suelo) mide la evapotranspiración (ET) pesando el bloque de tierra a lo largo del tiempo. Cuando se controla la precipitación y se recoge el drenaje, la diferencia de masa entre intervalos de tiempo equivale a la ET real.

Los lisímetros proporcionan las mediciones de evapotranspiración más precisas disponibles, pero cuestan cientos de miles de dólares por unidad, cubren solo unos pocos metros cuadrados y no pueden representar la variabilidad espacial de un campo real.

2. Sistema de covarianza de remolinos: El sistema de covarianza de remolinos mide la evapotranspiración calculando la covarianza entre la velocidad vertical del viento y la concentración de vapor de agua sobre la vegetación mediante sensores de respuesta rápida. Su área de cobertura abarca desde varios cientos de metros hasta unos pocos kilómetros, lo que lo hace mucho más representativo que un lisímetro.

Sin embargo, la instalación y el mantenimiento de las torres de medición de flujo cuestan entre 50.000 y 300.000 dólares estadounidenses, y la red global FLUXNET solo cuenta con unos 900 sitios activos, una cifra demasiado escasa para monitorizar la evapotranspiración agrícola a escala nacional.

3. Método de la relación de Bowen: El método de la relación de Bowen estima la evapotranspiración (ET) midiendo la relación entre el flujo de calor sensible (que calienta el aire) y el flujo de calor latente (ET) mediante gradientes de temperatura y humedad por encima del dosel arbóreo. Es más sencillo que el método de covarianza de remolinos, pero requiere condiciones de alcance homogéneas y no puede utilizarse en terrenos complejos.

4. Cálculos de ET basados en estaciones meteorológicas Utilizando la ecuación de Penman-Monteith de la FAO, se calcula la evapotranspiración de referencia (ET0) a partir de datos de temperatura del aire, humedad, velocidad del viento y radiación. Este método se utiliza ampliamente para la programación del riego, pero produce una evapotranspiración de referencia, no una evapotranspiración real, ya que presupone un cultivo de referencia bien regado en lugar del cultivo real en el campo.

El principal problema de todos los métodos terrestres es la escala. Un solo lisímetro representa unos pocos metros cuadrados. Una torre de flujo cubre, en el mejor de los casos, unos cientos de hectáreas. Pero la gestión moderna del agua en la agricultura requiere datos de evapotranspiración a nivel de campo en cuencas fluviales enteras, un desafío espacial que solo la teledetección puede abordar.

Fundamentos de la teledetección para el monitoreo de ET

La teledetección, en el contexto de la monitorización de la evapotranspiración, consiste en la adquisición y el análisis de datos obtenidos por satélite o aeronave para estimar el flujo de agua que abandona la superficie terrestre sin tocar físicamente dicha superficie.

Este método funciona porque las plantas y los suelos intercambian energía con la atmósfera de maneras detectables desde el espacio, especialmente mediante la emisión de radiación infrarroja térmica. Cuando una planta transpira eficientemente, utiliza la energía solar incidente para evaporar el agua en lugar de calentarse. Un dosel con la humedad adecuada en el suelo se mantiene relativamente fresco.

Por el contrario, una cubierta vegetal con estrés hídrico cierra sus estomas para conservar agua, y dado que se absorbe menos calor latente (ET) de la energía entrante, la temperatura de la superficie de la cubierta aumenta. Esta es la señal física fundamental que capta la teledetección térmica.

Principios físicos clave que sustentan la estimación de la evapotranspiración mediante satélites

En balance energético es el marco rector. En cualquier superficie terrestre, la radiación neta (Rn) proveniente del sol y la atmósfera debe ser igual a la suma de tres sumideros de energía: el flujo de calor del suelo (G), el flujo de calor sensible (H, que calienta el aire) y el flujo de calor latente (LE, que impulsa la ET). Escrito como una ecuación: Rn = G + H + LE. Al estimar Rn, G y H a partir de datos satelitales, el modelo obtiene LE —y, por lo tanto, ET— como el residuo.

1. Temperatura de la superficie terrestre La temperatura superficial terrestre (LST), medida en la banda infrarroja térmica, es la principal variable observable que se utiliza para estimar el flujo de calor sensible H. Una superficie más caliente transfiere más calor al aire (H alto), dejando menos energía para la evapotranspiración (ET) (LE bajo). Una superficie más fría y bien irrigada tiene un H menor y un LE mayor.

2. Índices de vegetación El índice NDVI, por ejemplo, mide la cantidad de materia vegetal verde y fotosintéticamente activa que cubre la superficie, lo que controla las tasas de transpiración. Una cubierta vegetal densa y verde transpira más que un suelo desnudo o una vegetación escasa.

3. Radiación neta se calcula a partir de los flujos de radiación de onda corta y onda larga, que la teledetección estima a partir del albedo de la superficie, la cobertura vegetal y los datos de emisión térmica.

La monitorización de la evapotranspiración mediante satélites no sustituye a la información de campo; es la única herramienta capaz de proporcionar datos de uso del agua espacialmente continuos a la escala en la que se toman realmente las decisiones agrícolas e hidrológicas.

La ventaja de la teledetección sobre los métodos terrestres no reside únicamente en la cobertura espacial. Los datos satelitales proporcionan mediciones sinópticas y repetibles en paisajes altamente heterogéneos, algo que ninguna red terrestre podría replicar a un costo comparable.

Fuentes de datos de teledetección para la estimación de la evapotranspiración

La estimación de la evapotranspiración desde el espacio requiere la combinación de datos de múltiples tipos de sensores. Ningún satélite por sí solo proporciona todos los datos necesarios para un modelo completo de evapotranspiración, por lo que los productos operativos de evapotranspiración suelen fusionar datos de varias plataformas.

1. Plataformas satelitales para la estimación de ET

i. Landsat El Servicio Geológico de Estados Unidos (USGS) y la NASA operan de forma continua desde 1972 y proporcionan imágenes multiespectrales y térmicas con una resolución espacial de 30 metros y un ciclo de revisita de 16 días. Su extenso archivo lo hace indispensable para el análisis histórico de la evapotranspiración y el monitoreo de cultivos. La mayoría de los modelos de evapotranspiración basados en el balance energético, incluidos SEBAL y METRIC, se diseñaron originalmente a partir de datos Landsat.

ii. Sentinel-2 La ESA ofrece imágenes multiespectrales de 10 metros con un tiempo de revisita de 5 días para el cálculo de índices de vegetación de alta resolución. Si bien no incluye una banda térmica, complementa a Landsat al proporcionar datos NDVI, EVI y LAI más frecuentes y de mayor resolución para modelos de ET basados en la vegetación.

iii. MODIS El espectrorradiómetro de imágenes de resolución moderada (MOD16, NASA) proporciona cobertura global diaria con una resolución de entre 250 m y 1 km. Su menor resolución espacial limita su aplicación a escala de campo, pero lo hace ideal para el monitoreo de la evapotranspiración continental y global mediante productos como MOD16.

iv. ESTRÉS ECOlógico El satélite ECOSTRESS (de la NASA) está instalado en la Estación Espacial Internacional y proporciona datos infrarrojos térmicos con una resolución de 70 metros y un ciclo de revisita de 1 a 5 días. ECOSTRESS fue diseñado específicamente para medir el estrés hídrico de los cultivos y la evapotranspiración a escala de campo cercano, una capacidad que MODIS y los satélites anteriores no podían cubrir.

v. VIIRS El conjunto de radiómetros de imágenes visibles e infrarrojas (Visible Infrared Imaging Radiometer Suite, NOAA/NASA) en los satélites Suomi NPP y JPSS continúa el legado de cobertura diaria global de MODIS con una calibración de sensores mejorada, lo que permite la producción operativa de ET a escalas regionales y globales.

2. Observaciones de ET mediante UAV y drones

Los vehículos aéreos no tripulados (VANT o drones) equipados con cámaras térmicas y sensores multiespectrales pueden mapear la evapotranspiración (ET) con una resolución espacial inferior al metro en campos individuales. Una cámara térmica montada en un dron mide directamente la temperatura del dosel vegetal y, al combinarse con datos meteorológicos terrestres, produce mapas de ET con una resolución que ningún satélite puede igualar.

• Drones de imágenes térmicas Detectar las zonas de plantas con estrés hídrico dentro de un campo antes de que aparezca cualquier síntoma visible, lo que permite un riego de tasa variable a escala intracampo.
• sensores multiespectrales Los drones calculan el NDVI y el EVI con una resolución centimétrica, alimentando modelos de ET basados en coeficientes de cultivo para una planificación precisa del trabajo de campo.
• Mapeo de ET de alta resolución La información obtenida mediante vehículos aéreos no tripulados (UAV) es especialmente valiosa para cultivos especializados —frutas de árbol, viñedos, hortalizas— donde la variabilidad dentro del campo es alta y el coste del estrés hídrico es elevado.

Variables clave de teledetección utilizadas en la monitorización de ET

Cada variable extraída de los datos satelitales aporta una pieza específica al rompecabezas de la estimación de la evapotranspiración. Comprender qué mide cada variable y por qué es importante ayuda a los profesionales a seleccionar el modelo adecuado e interpretar correctamente los resultados.

1. Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada El NDVI se calcula como (NIR – Rojo) / (NIR + Rojo) utilizando la reflectancia de las bandas infrarroja cercana y roja. Su valor oscila entre -1 y +1, y la vegetación densa suele obtener una puntuación entre 0,6 y 0,9. El NDVI refleja la densidad y el verdor del dosel vegetal, lo que se correlaciona directamente con el área foliar y la capacidad de transpiración.

2, Índice de Vegetación Mejorado El índice EVI añade una banda azul para reducir la interferencia atmosférica y los efectos del suelo que degradan el NDVI en regiones con vegetación densa o frecuentemente nubosas. El EVI es más sensible que el NDVI en áreas con alta biomasa y se utiliza en el algoritmo MOD16 ET.

3. Índice de área foliar El índice de área foliar (LAI, por sus siglas en inglés) cuantifica la superficie foliar total unilateral por unidad de superficie terrestre. Controla directamente la transpiración al determinar cuánta superficie foliar intercambia vapor de agua con la atmósfera. El LAI derivado de satélites es un dato clave en muchos modelos de evapotranspiración basados en principios físicos.

4. Albedo superficial es la fracción de la radiación solar incidente que refleja la superficie. Controla cuánta energía solar absorbe la superficie, lo que a su vez determina cuánta energía está disponible para impulsar la evapotranspiración (ET). Un suelo oscuro y húmedo tiene un albedo bajo (absorbe más energía); una superficie de arena desnuda tiene un albedo alto (refleja más).

5. Humedad del suelo Los datos de los sensores de microondas limitan los modelos de ET al indicar si hay suficiente agua disponible en la zona radicular para satisfacer la demanda de transpiración. Cuando la humedad del suelo cae por debajo de un umbral crítico, la ET real disminuye por debajo de la tasa potencial, incluso si hay energía disponible.

Bastiaanssen et al. (como se revisa en Frontiers in Remote Sensing, 2026) encontraron que SEBAL, validado en más de 30 países, logra Precisión de 85% para estimaciones diarias de ET y precisión de 95% para estimaciones estacionales de ET. a escala de campo.

Una precisión estacional de 95% significa que la contabilidad del agua de cultivo en todo un distrito de riego se puede realizar de forma fiable utilizando únicamente datos satelitales, eliminando la necesidad de densas redes de estaciones terrestres.

Modelos de estimación de la evapotranspiración

1. Modelos de balance energético

Los modelos de balance energético calculan la evapotranspiración (ET) como el residuo del balance energético de la superficie: ET = Rn – G – H. Cada modelo difiere en la forma en que estima el flujo de calor sensible H, que es el componente más exigente desde el punto de vista computacional y más propenso a errores.

i. Algoritmo de balance de energía superficial para la tierra (SEBAL) fue desarrollado por Bastiaanssen en 1998 y sigue siendo uno de los modelos de ET satelitales más utilizados a nivel mundial. SEBAL utiliza tres parámetros principales derivados de satélites: temperatura de la superficie terrestre (T0), reflectancia hemisférica de la superficie (albedo r0) e NDVI.

Para estimar el flujo de calor sensible, SEBAL identifica dos píxeles de referencia: el "píxel caliente" (suelo seco y desnudo, donde la ET es cercana a cero) y el "píxel frío" (cultivo bien regado, donde la ET es máxima). Posteriormente, interpola H en toda la escena en relación con estos extremos. Esta función de autocalibración reduce la sensibilidad de SEBAL a los errores de calibración absolutos en los datos meteorológicos.

ii. Mapeo de la evapotranspiración a alta resolución con calibración internalizada El modelo METRIC se basa en SEBAL, pero incorpora una calibración automatizada con respecto a una evapotranspiración de referencia calculada a partir de una estación meteorológica. METRIC es más adecuado para regiones con redes completas de datos meteorológicos y se ha adoptado ampliamente para la gestión operativa del riego en el oeste de Estados Unidos.

iii. Sistema de balance energético superficial (SEBS) utiliza la teoría del flujo turbulento para estimar el flujo de calor sensible a partir de la temperatura superficial terrestre (LST), la rugosidad de la superficie y la velocidad del viento, obtenidas mediante satélite. SEBS es físicamente más riguroso que SEBAL, pero requiere datos de entrada adicionales, por lo que resulta más adecuado para la investigación que para la gestión operativa de explotaciones agrícolas.

La elección de un modelo de evapotranspiración no es simplemente una decisión técnica, sino una decisión sobre la pregunta que se intenta responder. Un análisis de contabilidad hídrica a nivel de cuenca y una herramienta de programación de riego a nivel de campo requieren niveles de resolución espacial y frecuencia temporal fundamentalmente diferentes.

iv. Balance energético de dos fuentes El modelo (TSEB) trata el suelo y la cubierta vegetal como dos fuentes de ET separadas, cada una con su propio balance de temperatura y energía. Este enfoque es más preciso para vegetación escasa o coberturas vegetales mixtas, donde un modelo de fuente única podría confundir la evaporación del suelo con la transpiración de las plantas.

2. Modelos de ET basados en índices de vegetación

No todos los modelos de ET requieren imágenes térmicas. Los modelos basados en índices de vegetación estiman la ET a través de la enfoque del coeficiente de cultivo (Kc x ET0), donde el coeficiente de cultivo Kc se deriva del NDVI o el EVI, y la evapotranspiración de referencia (ET0) proviene de una estación meteorológica. La metodología FAO-56 formaliza este enfoque y se utiliza ampliamente para la programación del riego porque no requiere datos de bandas térmicas.

Modelos de aprendizaje automático, incluidos Bosque aleatorio, Redes neuronales artificiales (RNA), Las arquitecturas de aprendizaje profundo se aplican cada vez más a la estimación de la evapotranspiración (ET) mediante el aprendizaje de relaciones no lineales complejas entre las entradas derivadas de satélites (LST, NDVI, albedo, LAI) y las mediciones de ET de las torres de flujo.

Un estudio de 2023 publicado en Remote Sensing of Environment descubrió que un modelo de Bosque Aleatorio entrenado con datos MODIS y meteorológicos predijo la evapotranspiración diaria con un R2 de 0,87 y un RMSE de 0,51 mm/día en diversos biomas, lo que resulta competitivo con los modelos tradicionales de balance energético, pero requiere mucho menos esfuerzo de parametrización.

Un estudio publicado en Taylor and Francis Open (2021) encontró que el algoritmo SEBAL, aplicado a imágenes Landsat 8 sobre una región de cultivo de maíz en Adana, Turquía, produjo estimaciones de ET con una Coeficiente de correlación R = 0,91 frente al método Penman-Monteith de la FAO y un RMSE de solo 1,14 mm/día.

La precisión de SEBAL a escala de campo significa que la evapotranspiración derivada de satélites puede reemplazar o reducir sustancialmente la necesidad de costosas instalaciones de lisímetros en los sistemas operativos de gestión del riego.

Productos ET basados en satélites disponibles para uso operativo

Actualmente, varios productos de ET globales y regionales transforman los datos de teledetección en capas de datos de ET listas para usar. Los profesionales ya no necesitan ejecutar sus propios modelos de balance energético; pueden acceder directamente a estos conjuntos de datos precalculados.

1. Producto MOD16 ET La NASA utiliza datos MODIS con un algoritmo Penman-Monteith basado en datos de cobertura terrestre, LAI, EVI y datos meteorológicos de reanálisis globales de MODIS. Proporciona compuestos de ET mensuales y de 8 días con una resolución global de 500 metros. MOD16 es adecuado para estudios a escala de paisaje, pero su resolución es demasiado baja para la gestión de campos individuales.

2. SSEBop El modelo SSEBop (Simplified Surface Energy Balance Operating), desarrollado por el USGS, simplifica el desafío de calibración de píxeles calientes/fríos de SEBAL mediante el uso de límites de temperatura predefinidos derivados de datos climatológicos a largo plazo. SSEBop opera con una resolución de 30 metros utilizando datos Landsat y es uno de los seis modelos del conjunto OpenET.

3. Plataforma OpenET, Lanzado en 2021 y operado como una colaboración público-privada liderada por la NASA, el USGS, la Universidad Estatal de California en Monterey Bay, el Fondo de Defensa Ambiental y el Instituto de Investigación del Desierto, proporciona datos de evapotranspiración a escala de campo con una resolución de 30 metros en todo el oeste de Estados Unidos.

Un estudio histórico publicado en Nature Water en enero de 2024, que comparó las estimaciones de OpenET con las mediciones de 152 estaciones de medición de flujo terrestres, confirmó que OpenET logra una alta precisión para cultivos anuales como el trigo, el maíz, la soja y el arroz, especialmente en regiones áridas donde la escasez de agua hace que la precisión del riego sea fundamental.

4. Portal WaPOR La FAO proporciona datos de evapotranspiración para África y el Cercano Oriente con resoluciones de 30, 100 y 250 metros, diseñados específicamente para apoyar el análisis de la productividad del agua agrícola en regiones en desarrollo con escasez de datos.

5. GLEAM El modelo global de evaporación terrestre de Ámsterdam (Global Land Evaporation Amsterdam Model) separa la evapotranspiración (ET) en componentes de transpiración, evaporación del suelo desnudo, pérdida por intercepción y evaporación en aguas abiertas, basándose en datos de humedad del suelo obtenidos mediante microondas y productos de vegetación satelitales. Destaca por su capacidad para dividir la señal de ET en componentes biológicos y físicos.

Aplicaciones de la teledetección

1. Riego de precisión y gestión del agua en los cultivos

La aplicación más inmediata de los datos de evapotranspiración satelital es la planificación del riego. Cuando un agricultor accede a mapas semanales de evapotranspiración a escala de campo, puede calcular el déficit de riego —la diferencia entre la evapotranspiración real y la precipitación efectiva— y aplicar exactamente ese volumen de agua. Esto elimina el hábito crónico de riego excesivo que desperdicia agua sin aumentar la producción.

En el delta del Sacramento-San Joaquín, en California, los gestores de recursos hídricos están utilizando OpenET para ayudar a los agricultores a cumplir con las regulaciones estatales que exigen informes precisos sobre el uso del agua.

La alta precisión de los datos de evapotranspiración satelital para cultivos anuales proporciona una base legalmente defendible para la contabilidad del agua que ningún método terrestre podría ofrecer con tal cobertura espacial.

Un estudio de 2024 publicado en Agricultural Water Management (Ott et al., 2024; Desert Research Institute) evaluó OpenET comparándolo con datos de riego medido en cuencas de aguas subterráneas de Nevada.

En Diamond Valley, las estimaciones de OpenET mostraron solo un Diferencia de 7% con respecto a los datos de uso de agua medidos, demostrando la fiabilidad operativa para la gestión regulatoria de las aguas subterráneas.

Un margen de error de 7% a escala de cuenca significa que los datos de ET satelitales pueden sustituir la costosa infraestructura de medición en regiones donde el agua subterránea está críticamente agotada.

2. Sistemas de evaluación y alerta temprana de sequías

El monitoreo de la sequía es otra aplicación de alto impacto. Índice de estrés evaporativo (ESI), derivado de datos térmicos de ECOSTRESS y MODIS, mide la relación entre la ET real y la ET potencial.

Cuando el ESI cae significativamente por debajo de 1,0, indica que las plantas están experimentando estrés hídrico, un indicador temprano y fiable de sequía agrícola, que a menudo se puede detectar entre 4 y 8 semanas antes de que la pérdida de rendimiento de los cultivos sea cuantificable.

El Centro Nacional de Mitigación de la Sequía del USDA integra índices de sequía basados en la evapotranspiración satelital en mapas operativos de monitoreo de sequía utilizados por gobiernos estatales, agencias de seguros agrícolas y autoridades de gestión de emergencias. Esta integración permite una respuesta a la sequía más rápida y eficaz que los enfoques basados únicamente en el calendario o en la precipitación.

3. Gestión de los recursos hídricos a escala de cuenca

La contabilidad del agua a escala de cuenca requiere saber cuánta agua abandona la superficie terrestre como evapotranspiración (ET) en millones de hectáreas. Esto es precisamente lo que proporcionan a escala global los productos de ET satelitales como MOD16, GLEAM y WaPOR.

• Agencias de gestión de embalses Utilizar los datos de ET para estimar el rendimiento hídrico de la cuenca (la diferencia entre la precipitación y la ET), lo que determina cuánta agua llega realmente a los ríos y embalses.
• Autoridades de cuencas fluviales transfronterizas Aplicar la evapotranspiración satelital para verificar de forma independiente los informes nacionales sobre el uso del agua sin necesidad de acceder a las redes nacionales de datos terrestres.
• administradores de distritos de riego Utilizar la evapotranspiración (ET) para realizar un seguimiento del consumo de agua por tipo de cultivo en áreas de servicio completas, lo que permite una asignación equitativa del agua y el cumplimiento de la normativa.

4. Aplicaciones ambientales y ecológicas

El monitoreo de la evapotranspiración en humedales mediante datos satelitales cuantifica el uso del agua en ecosistemas de marismas, turberas y estuarios inaccesibles, donde no es posible instalar sensores terrestres. El monitoreo de la evapotranspiración forestal revela cómo la deforestación, la reforestación y los incendios forestales alteran el balance hídrico de cuencas hidrográficas enteras, datos cruciales para la contabilidad del carbono forestal y la planificación del suministro de agua.

La evapotranspiración es el hilo invisible que conecta a todas las plantas de la Tierra con el ciclo global del agua. La teledetección es la única herramienta de la que disponemos para observarla a la escala necesaria para la gestión del agua.

Evaluación de la precisión y validación de productos de ET satelitales

Ningún producto de ET es útil sin una validación rigurosa. El método estándar compara las estimaciones de ET obtenidas por satélite con las mediciones de las torres de flujo de covarianza de remolinos, que constituyen la referencia más precisa disponible para la ET a escala de paisaje.

El global FLUXNET La red proporciona datos de torres de flujo de acceso abierto de cientos de sitios en diversos biomas. Los desarrolladores de productos ET comparan los resultados de sus modelos con las mediciones de FLUXNET para calcular métricas de rendimiento estadístico, incluyendo

• R2 (coeficiente de correlación),
• RMSE (error cuadrático medio) y
• Sesgo (sobreestimación o subestimación sistemática).

La validación se realiza por separado para los diferentes tipos de cobertura terrestre, zonas climáticas y estaciones del año, ya que la precisión del modelo de ET varía sustancialmente en función de estas condiciones.

Los modelos de balance energético como SEBAL y METRIC suelen funcionar mejor en paisajes agrícolas semiáridos con cielos despejados. Su rendimiento disminuye en bosques tropicales húmedos, terrenos montañosos complejos y zonas con nubosidad frecuente.

El estudio de precisión de OpenET publicado en Nature Water comparó seis modelos de ET con mediciones de 152 emplazamientos de torres de medición de flujo En todo Estados Unidos, se constató que el conjunto de modelos OpenET logró el mejor rendimiento específicamente para los cultivos anuales en las regiones áridas del oeste, las áreas donde la gestión del riego es más importante desde el punto de vista económico y ecológico.

Los gestores del agua en las regiones áridas pueden utilizar los datos de OpenET con gran fiabilidad para el cumplimiento de las normas de riego y el seguimiento del presupuesto hídrico, sustituyendo así las costosas infraestructuras de medición.

Desafíos en la monitorización de ET mediante teledetección

A pesar de los rápidos avances, varios desafíos técnicos y operativos limitan la precisión y la aplicabilidad del monitoreo de la evapotranspiración basado en satélites.

1. Limitaciones de la nubosidad: La teledetección óptica y térmica requiere condiciones libres de nubes. En regiones tropicales húmedas o durante las temporadas de monzones, la nubosidad persistente puede generar lagunas de datos de semanas a meses, interrumpiendo la continuidad temporal que requiere la gestión del riego.

2. Restricciones de resolución espacial: MODIS, el satélite con mayor frecuencia de observación, proporciona datos de evapotranspiración con una resolución de 500 metros, demasiado baja para campos de menos de 25 hectáreas. La resolución de 30 metros de Landsat es adecuada para la mayoría de los campos agrícolas, pero tiene un ciclo de revisita de 16 días, lo que impide detectar cambios rápidos en el estrés hídrico.

3. Compromisos en cuanto a la resolución temporal: La alta resolución espacial (Landsat, Sentinel-2, ECOSTRESS) y la alta resolución temporal (MODIS, VIIRS) presentan una relación inversa. Para superar esta brecha se requieren técnicas de fusión de datos.

4. Supuestos del modelo en paisajes heterogéneos: Los modelos de balance energético de fuente única presuponen una cubierta vegetal uniforme, lo cual se desmorona en zonas de vegetación escasa, sistemas de cultivo mixtos o interfaces urbano-agrícolas donde las temperaturas del suelo y de las plantas divergen bruscamente.

5. Disponibilidad de datos en las regiones en desarrollo: Los datos de las estaciones meteorológicas terrestres necesarios para ajustar los modelos de evapotranspiración son escasos en gran parte del África subsahariana, el sur de Asia y Asia central, precisamente las regiones donde se necesita con mayor urgencia una mejor gestión del agua.

Tecnologías emergentes y futuro en la monitorización de ET

Diversos avances tecnológicos convergentes están a punto de ampliar drásticamente la precisión, la cobertura y la accesibilidad de la monitorización de la evapotranspiración mediante teledetección en los próximos cinco a diez años.

1. Inteligencia artificial, aprendizaje automático y fusión de datos

Los modelos de aprendizaje profundo entrenados con grandes conjuntos de datos multisensor están empezando a superar a los modelos clásicos de balance energético en ciertos paisajes. Las redes neuronales convolucionales pueden integrar simultáneamente datos de Landsat, Sentinel-2, MODIS y reanálisis meteorológico, aprendiendo patrones de evapotranspiración espacio-temporales que ningún modelo de un solo sensor puede capturar.

Mientras tanto, los algoritmos de fusión de datos —entre los que destaca el enfoque STARFM (Modelo de Fusión de Reflectancia Adaptativa Espacial y Temporal)— combinan imágenes Landsat de alta resolución con datos MODIS diarios para producir mapas sintéticos diarios de ET con una resolución de 30 metros, resolviendo así la disyuntiva espacio-temporal que actualmente limita las aplicaciones de la agricultura de precisión.

2. Satélites térmicos de alta resolución y constelaciones de CubeSat

La próxima generación de satélites térmicos dedicados a la observación de la Tierra proporcionará imágenes térmicas con una resolución inferior a 30 metros y una frecuencia de revisita diaria.

Las misiones planificadas, incluido el sucesor del Landsat Next y las constelaciones térmicas comerciales CubeSat, eliminarán la disyuntiva histórica entre detalle espacial y frecuencia temporal que ha limitado la monitorización de la evapotranspiración a escala de campo.

Tal y como se indica en el informe Future Market Insights (2025), se prevé que el mercado de servicios de teledetección, valorado en 22.870 millones de dólares en 2025, alcance los 84.280 millones de dólares en 2035, impulsado significativamente por la expansión de las constelaciones de satélites LEO.

3. Gemelos digitales para la gestión del agua

Los sistemas de gemelos digitales —réplicas virtuales dinámicas de paisajes agrícolas que se actualizan casi en tiempo real a partir de datos satelitales y de sensores IoT— integran la teledetección de la evapotranspiración (ET) como flujo de datos principal. Estos sistemas sincronizan mapas satelitales de ET, datos de sensores de humedad del suelo, pronósticos meteorológicos y modelos de crecimiento de cultivos para simular el estado hídrico futuro del campo y prescribir el riego automáticamente.

Software y herramientas para el monitoreo de ET

Actualmente, un amplio conjunto de plataformas hace que el análisis de ET mediante teledetección sea accesible a profesionales sin necesidad de tener amplios conocimientos de programación.

1. Google Earth Engine (GEE) GEE es una plataforma de computación geoespacial en la nube que alberga los archivos completos de Landsat, MODIS, Sentinel y ECOSTRESS, junto con algoritmos de evapotranspiración (ET) predefinidos. Los analistas pueden realizar cálculos de ET con datos de varios años para regiones enteras sin necesidad de descargar imágenes localmente. GEE se ha convertido en la plataforma de investigación dominante para el mapeo de ET en grandes áreas.

2. Plataforma OpenET Proporciona una interfaz web donde cualquier usuario registrado puede acceder a datos de evapotranspiración (ET) a escala de campo para tierras agrícolas en todo el oeste de Estados Unidos. Los usuarios pueden exportar resúmenes diarios, mensuales o estacionales de ET para campos individuales o distritos completos de gestión del agua, sin necesidad de conocimientos de programación.

3. Portal WaPOR La FAO proporciona una interfaz de descarga de ET similar, que permite usar un sistema de apuntar y hacer clic, para África y el Cercano Oriente, con enlaces directos a los indicadores de productividad del agua en la agricultura.

4. Flujos de trabajo con Python y R El uso de bibliotecas como rasterio, xarray, geopandas (Python) o terra, raster (R) permite a los investigadores crear flujos de trabajo personalizados para el procesamiento de la evapotranspiración que integran datos satelitales con registros meteorológicos locales, modelos de cultivos y bases de datos de riego.

Estudios de caso para el monitoreo de ET mediante teledetección

1. Gestión del riego en regiones áridas

En la región del acuífero de las Grandes Llanuras de Estados Unidos, una de las zonas agrícolas con mayor volumen de riego del planeta, investigadores del Instituto de Investigación del Desierto demostraron que los datos de OpenET integrados con conjuntos de datos climáticos podían estimar los volúmenes de bombeo de agua subterránea con la precisión suficiente para respaldar la gestión regulatoria del descenso de los niveles de los acuíferos.

El estudio comparó las estimaciones de ET satelitales con los registros de bombeo medidos, encontrando una desviación inferior a 17% en la mayoría de las cuencas estudiadas, un nivel de precisión suficiente para la administración de los derechos de agua.

2. Agricultura de precisión en diferentes tipos de cultivos

Se ha implementado la monitorización de la evapotranspiración mediante teledetección para la programación del riego del algodón, utilizando los modelos SEBAL y METRIC para mapear la evapotranspiración real en campos individuales durante la temporada de cultivo.

Estudios publicados en el Astrophysics Data System (2020) demostraron que ambos modelos detectaron una evapotranspiración real superior a la esperada durante las primeras etapas del cultivo debido a la alta evaporación del suelo desnudo, un hallazgo que el enfoque estándar del coeficiente de cultivo pasó por alto sistemáticamente, lo que provocó un riego excesivo en ese período crítico.

3. Contabilidad del agua a escala de cuenca hidrográfica

La plataforma WaPOR de la FAO se ha utilizado para realizar análisis de productividad del agua en sistemas de riego en Etiopía, Egipto y Jordania, cuantificando la evapotranspiración por unidad de biomasa de cultivo producida.

Estos análisis identificaron campos con una productividad hídrica inferior a la media de la cuenca, lo que proporciona la base de datos espacial para programas de extensión específicos destinados a mejorar la eficiencia del riego en zonas con bajo rendimiento.

Mejores prácticas para seleccionar un método de monitoreo de ET

La elección de la combinación adecuada de datos satelitales, modelo de evapotranspiración y estrategia de validación depende de la pregunta específica que se pretende responder, los recursos disponibles y el nivel de incertidumbre aceptable.

1. Defina primero la escala espacial y temporal. La contabilidad mensual del agua a escala de cuenca requiere una herramienta diferente a la de la programación diaria del riego a escala de campo. Antes de seleccionar cualquier modelo, ajuste la resolución y la frecuencia de revisita de la plataforma satelital a las necesidades de gestión.

2. Haga coincidir el modelo con el tipo de paisaje. Los modelos de balance energético como SEBAL y METRIC funcionan mejor en paisajes semiáridos, dominados por cultivos y con cielos despejados. Los modelos basados en índices de vegetación funcionan mejor en regiones con disponibilidad limitada de datos térmicos. Los modelos de aprendizaje automático funcionan mejor cuando se dispone de grandes conjuntos de datos de entrenamiento validados localmente.

3. Validar siempre localmente. Incluso el producto de evapotranspiración global más preciso debe validarse con al menos un conjunto de datos de torres de flujo o lisímetros locales antes de su implementación operativa. Las métricas de rendimiento de los estudios publicados rara vez se transfieren con exactitud a nuevas ubicaciones y tipos de cultivos.

4. Planifique para los periodos sin nubosidad. En regiones húmedas o tropicales, planifique estrategias de fusión de datos o de relleno de lagunas desde el principio. Depender de un solo satélite térmico con un ciclo de revisita de 16 días generará lagunas de datos inaceptables durante los períodos críticos del crecimiento de los cultivos.

5. Utilice plataformas abiertas siempre que sea posible. Google Earth Engine, OpenET y WaPOR ofrecen acceso gratuito a productos de evapotranspiración (ET) validados y bien documentados. Crear un modelo de ET personalizado desde cero rara vez se justifica, a menos que las condiciones locales específicas así lo requieran.

6. Integrar los datos de ET con los sistemas de gestión agrícola existentes. Los datos de ET son más valiosos cuando se integran directamente en el software de programación de riego, las herramientas de apoyo a la toma de decisiones o las bases de datos de contabilidad del agua, en lugar de existir como un dato satelital independiente.

Conclusión

La monitorización de la evapotranspiración mediante teledetección ha evolucionado de una disciplina de investigación experimental a una herramienta operativa fundamental para la gestión del agua en la agricultura. La combinación de productos satelitales de ET cada vez más precisos, plataformas de acceso abierto como OpenET y WaPOR, y la fusión de datos mediante inteligencia artificial está eliminando las barreras que antes limitaban la monitorización satelital de la ET a instituciones de investigación con amplios recursos.

Las capacidades actuales son sustanciales: modelos de balance energético validados en más de 30 países, productos de evapotranspiración satelital con una precisión estacional superior al 90% para los principales cultivos anuales, y plataformas en la nube que proporcionan datos de evapotranspiración a escala de campo a cualquier agricultor o gestor de recursos hídricos con conexión a internet. Estas capacidades ya se utilizan para gestionar el cumplimiento de las normas de riego en el río Colorado, para monitorear el agotamiento de las aguas subterráneas en el acuífero de las Grandes Llanuras y para mejorar la productividad del agua agrícola en África a través del sistema WaPOR de la FAO.