RIEGO 18 tivos de toda el área de la parcela de cultivo y que representan la posible variabilidad espacial existente en la parcela. En los valores estimados por DisPATCh se observa una influencia de las condiciones de la región donde se encuentra la parcela, ya que, cuando hay lluvias generalizadas en la zona, la dinámica de humedad de los valores estimados y medidos son parecidos, mien- tras que cuando hay riego localizado en la parcela de cultivo, pero no lo hay en el resto de la región, los valores estimados y medidos son muy dispares. Tanto en los variogramas de NFVI como en el de TS los rangos muestran correlaciones espaciales mucho más gran- des que 1 km, es por esta razón, que variaciones de 1 km no van a ser detectadas y esto puede influir en el valor final de humedad de suelo proporcionado por el algoritmo DisPATCh. Conclusiones Se ha observado que los sensores de humedad de suelo pueden representar la humedad del suelo de una parcela de cultivo si se instalan con una correcta distribución espacial. Se ha demostrado que DisPATCh no puede detectar la humedad a nivel de parcela si esta está situada en una zona donde las condiciones de humedad externas son muy distintas a las que existen en ella. Esto es debido a la continuidad espacial que ofrecen las medidas de NDVI y TS de MODIS siendo más grandes que 1 km afectando a la resolución espacial final de DisPATCh. DisPATCh, por el momento, no puede sustituir los sensores de humedad de suelo para estimar la humedad de suelo a nivel de par- cela de cultivo.• Referencias • Campbell,C.S.andDevices,D.(1986):CalibratingECH2OSoilMoistureProbes,2–4. • Clothier,B.E.andGreen,S.R.(1994):Rootzoneprocessesandtheefficientuseofirrigationwater,Agric.WaterManag., 25(1), 1–12. • Entin,J.K.,Robock,A.,Vinnikov,K.Y.,Hollinger,S.E.,Liu,S.X.,Namkhai,A.,(2000).Temporalandspatialscalesofobserved soil 132 A.W. Western et al. / Journal of Hydrology 286 (2004) 113–134 moisture variations in the extratropics. Journal of Geophysical Research—Atmospheres 105 (D9), 11865–11877. • Fares,A.andPolyakov,V.:(2006)AdvancesinCropWaterManagementUsingCapacitiveWaterSensors,Adv.Agron., 90(May 2014), 43–77, • Gardner,W.,1986.Watercontent.In:A.Klute(Editor),MethodsofSoilAnalysis.Part4.PhysicalMethods.American Society of Agronomy, Inc., Madison, WI, • Jackson,T.J.,Schugge,J.andEngman,E.T.(1996):Remotesensingapplicationstohydrology:soilmoisture,Hydrol.Sci.J., 41(4), 517–530. • Merlin,O.,Duchemin,B.,Hagolle,O.,Jacob,F.,Coudert,B.,Chehbouni,G.,Dedieu,G.,Garatuza,J.andKerr,Y.(2010): Disaggregation of MODIS surface temperature over an agricultural area using a time series of Formosat-2 images, Remote Sens. Environ. • Mohanty,B.P.,Famiglietti,J.S.,Skaggs,T.H.,(2000).Evolutionofsoilmoisturespatialstructureinamixedvegetationpixel during the Southern Great Plains 1997 (SGP97) hydrology experiment. Water Resources Research 36 (12), 3675–3686 • Liu,S.X.,(2001).SpatialvariationofsoilmoistureinChina:geostatisticalcharacterization.JournaloftheMeteorological Society of Japan 79 (1B), 555–574. • Thompson,R.B.,Gallardo,M.,Valdez,L.C.andFernández,M.D.(2007):Usingplantwaterstatustodefinethreshold values for irrigation management of vegetable crops using soil moisture sensors, Agric. Water Manag., 88(1–3), 147–158. • VanES,H.,Warrick,A.(2002).MethodsofSoilAnalysis.Chap1.pp8 • Vellidis,G.,Tucker,M.,Perry,C.,Kvien,C.andBednarz,C.:Areal-timewirelesssmartsensorarrayforschedulingirriga- tion, Comput. Electron. Agric., 61(1), 44–50, doi:10.1016/j.compag.2007.05.009, 2008. • Vellidis,G.,Liakos,V.,Perry,C.,Porter,W.M.andTucker,M.A.(2016):IrrigationSchedulingforCottonUsingSoilMoisture Sensors, Smartphone Apps, and Traditional Methods, , 772–780. • Western,A.W.,Grayson,R.B.,Blo ̈schl,G.,(2002).Scalingofsoilmoisture:ahydrologicperspective.AnnualReviewof Earth and Planetary Sciences 205, 20–37. • Yates,S.R.,A.W.Warrick(2002).Geostatistics,p,81–118,InJ.H.DanceandG.C.Topp(eds)MethodsofsoilanalysisPart 4, 3rd edn, Chapter 1, Soil sampling and statistical procedures. Soil Science Society of America, Madison, WI.