El riego de césped consume una gran cantidad del escaso agua dulce en regiones áridas/semiáridas. Aproximadamente el 50% de esta agua de riego se desperdicia. Se ha sugerido que determinar patrones de variabilidad espacial en la humedad del suelo para modificar las aplicaciones con tecnología de aspersores con válvula en la cabeza puede reducir en gran medida el desperdicio. Los estudios de riego de tasa variable (VRI) en entornos agrícolas tradicionales han demostrado que las zonas de VRI no permanecen estáticas temporalmente y necesitan ser redeterminadas con frecuencia. Los datos de conductividad eléctrica (ECa) de las encuestas Geonics EM38 y los datos de las encuestas de drones Red, Green, Blue (RGB) e Infrarrojo Térmico (Th.IR) son menos costosos en tiempo y por lo tanto, son menos costosos de recolectar que una encuesta de campo densa de humedad del suelo y salud del césped para producir mapas geoestadísticos precisos. Los vuelos de drones y las encuestas de ECa se comparan aquí por su capacidad para estimar con precisión los patrones espaciales del contenido volumétrico de agua en el suelo (VWC) utilizando regresión lineal simple y transformaciones z-score para enfoques no geoestadísticos que requieren menos datos. En general, las lecturas de ECa recopiladas en modo horizontal fueron las más consistentes en capturar los patrones espaciales en la humedad del suelo. Las predicciones de la regresión produjeron errores cuadráticos medios de la raíz (RMSEs) más bajos para los conjuntos de datos más grandes. Sin embargo, la transformación z-score produjo RMSEs más bajos cuando el número de muestras era muy pequeño y conservó la escala de valores mejor que el enfoque de regresión. Los resultados sugirieron que las predicciones de los datos de ECa y drones fueron útiles para capturar características clave en los patrones de humedad del suelo durante 2-3 semanas, lo que sugiere que se necesita una reevaluación periódica de las zonas. El uso de datos de ECa y drones en un entorno urbano es más laborioso que en un campo agrícola, por lo que es probable que automatizar la reevaluación periódica de los datos de ECa para la definición de zonas solo sea rentable para campos de golf o campos deportivos de alto ingreso. En otros lugares, el uso de zonas estáticas con tasas variables aplicadas a cada zona puede ser más eficiente.