La creciente demanda de energías renovables aumenta cada vez más. En este contexto, la caña de azúcar es una opción importante para suplir la necesidad de etanol y bioenergía, con impacto directo en la sustentabilidad. Según la Empresa Nacional de Abastecimiento, para la zafra 2021-2022, la producción estimada es de casi 585 millones de toneladas de caña de azúcar.

Según la NASA, Brasil tiene 400 millones de hectáreas cultivables, de las cuales 8 millones se cultivan con caña de azúcar. En 1950, se inició en Brasil el estudio edafológico de suelos, aún hoy somos apenas 60 pedólogos, completamente insuficientes para las demandas actuales y del futuro próximo.

En Brasil, hay 13 tipos de suelo en el nivel de clasificación más genérico y más de 100 subtipos cuando se consideran todos los detalles edafológicos. Para conocer el potencial productivo de la caña de azúcar, es fundamental considerar el clima, el tipo de suelo y el nivel de manejo, que representan los ambientes de producción. Los suelos más comunes son Latosoles y Ultisoles. Solo los Argisoles tienen una gran diferencia en los valores de arcilla entre la capa arable y debajo de ella, dando una mayor capacidad de almacenamiento de agua, que varía en la profundidad donde se presentan en el perfil del suelo.

El efecto de esta diferencia se puede ver claramente en la mejor brotación de la planta en el Ultisol y en la peor brotación en el Latosol, bajo el mismo nivel de manejo, como se muestra en la Figura 1.



En pedología, se utilizan diversas herramientas para automatizar los procesos de producción y contribuir a un tiempo de respuesta más rápido para los resultados y la toma de decisiones. La teledetección es una de ellas y, a través de imágenes de satélite, viene aportando eficiencia a los entornos de edafología y producción, llevada a cabo por equipos de campo. En este método, el análisis del suelo se realiza por reflectancia (una forma de energía reflejada desde el suelo y obtenida en forma de radiación electromagnética), por sensores presentes en los satélites, siempre que el suelo esté descubierto.

Debido a los diferentes componentes de cada suelo, podemos obtener diferentes respuestas de longitud de onda, lo que lleva a algunas correlaciones interesantes en la capa superior del suelo, como se ve en la Figura 2.



Los modelos de elevación del suelo permiten evaluar la topografía de un área y hacer buenas correlaciones con posibles variaciones en los tipos de suelo, lo que ayuda al equipo de campo a recopilar datos. Varios trabajos han venido abordando la importancia de unir varias “capas” de información, como imágenes satelitales y modelos de elevación, en series de tiempo y desempeño de máquina learning (aprendizaje automático) con el objetivo de obtener una clasificación de suelos más rápida y precisa, sin necesidad de ir al campo. Los resultados interesantes están mostrando algunas correlaciones que ya son muy útiles para la pedología y, en consecuencia, para los entornos de producción.

Sin embargo, sigue siendo necesario estudios más profundos y más publicaciones en el área, de modo que permitan establecer metodologías con mayor precisión, especialmente considerando los suelos existentes de la capa arable, así como la inmediatamente inferior a ella. Muchos suelos tienen una fuerte correlación con algunos modelos topográficos, pero esto no necesariamente permite identificar el suelo que realmente es, ni los cambios en su color significan necesariamente un cambio de suelo.

Siempre es necesario un trabajo de clasificación de suelos en campo, que permita producir mapas pedológicos fieles de las áreas, con escalas de publicación compatibles con niveles semidetallados o detallados, alimentando bases de datos que puedan hacer realidad la inteligencia artificial. En forma de regla se presentan los diferentes ambientes de producción de caña de azúcar, en los cuales se indican los respectivos rendimientos promedio de cinco cortes (TCH5), figura 3.