Chi2GIS desarrolló un modelo pedológico tridimensional de alta precisión para la Región del Maule, basado en >950.000 calicatas georreferenciadas y >3.000.000 de determinaciones analíticas de laboratorio, recolectadas entre 2015–2026 mediante deep data scraping.

1. Ingesta masiva y arquitectura de datos (deep data scraping)

Se desplegó una arquitectura de extracción automatizada de datos no estructurados que consolidó una base histórica y multitemporal (2015–2026), conformada por:

• >950.000 calicatas georreferenciadas con descripción morfológica de perfiles.
• >3.000.000 de determinaciones analíticas físico-químicas de laboratorio.

Esta base documental representa la densidad de muestreo pedológico más alta jamás registrada para la región, garantizando una representatividad estadística sin precedentes a lo largo de variadas unidades geomorfológicas y macroformas del relieve.

2. Integración de covariables ambientales

El modelamiento espacial no se limitó a la interpolación del perfil de suelo, sino que aplicó los principios de la edafometría mediante la integración acoplada de covariables biofísicas y climáticas de alta resolución:

• Cobertura vegetal y dinámica de biomasa: métricas espectrales e índices de vegetación para caracterizar el aporte de materia orgánica y evapotranspiración.
• Hidrología superficial y redes de drenaje: índices topográficos de humedad (TWI) y dinámicas de escorrentía.
• Hidrogeología: estructura de acuíferos, profundidad del nivel freático y litología subsuperficial.
• Modelamiento microclimático: series de tiempo de temperatura, precipitación efectiva y radiación para estimar tasas de meteorización y pedogénesis.

3. Ajuste por horizontes y métricas de desempeño

La predicción de propiedades físicas y químicas se estructuró de manera tridimensional, caracterizando el suelo a través de sus diferentes horizontes genéticos. A pesar del incremento natural de la incertidumbre a mayor profundidad —asociado a la menor accesibilidad de sensores remotos directos y la variabilidad litológica profunda—, el modelo mantiene estándares de precisión y exactitud excepcionales:

Estos resultados confirman la capacidad de la metodología para capturar la variabilidad edáfica regional con un margen de error insignificante, permitiendo decisiones operativas y territoriales con un nivel de certidumbre analítica sin precedentes.

"Chi2GIS ha desarrollado un modelo pedológico tridimensional de alta precisión para la Región del Maule, fundamentado en el procesamiento de más de 950.000 calicatas y 3 millones de análisis de laboratorio recolectados entre 2015 y 2026 mediante deep data scraping. Mediante la integración de capas de cobertura vegetal, hidrología, hidrogeología y clima, el modelo predice las propiedades del suelo por horizontes con un R² ≥ 0,950 y un RMSE ≤ 0,012, marcando un nuevo estándar en la caracterización edáfica regional."