Los mapas de suelo pueden ser útiles en regiones con escasez de datos, por ejemplo, para evaluaciones de rendimiento (brechas) utilizando un modelo de simulación de cultivos. La contribución de las estimaciones de propiedades del suelo a la inexactitud y la incertidumbre puede evaluarse funcionalmente comparando los resultados del modelo utilizando las estimaciones como entrada frente a observaciones independientes. Realizamos una evaluación funcional de mapas digitales de propiedades hidráulicas del suelo de la cuenca del río Zambezi utilizando un modelo de crecimiento de cultivos, AquaCrop. AquaCrop se ejecutó, alimentado con datos meteorológicos locales y con propiedades hidráulicas del suelo derivadas de los mapas digitales de técnicas de mapeo digital del suelo (DSM), en contraste con las estimaciones de las funciones de pedotransferencia de Saxton y Rawls, ampliamente utilizadas. Las dos series temporales simuladas de cobertura del dosel (CC) (AquaCrop-CC-DSM y AquaCrop-CC-Saxton) se compararon con datos de cobertura del dosel derivados del Índice de Área Foliar (LAI) obtenido por teledetección del archivo MODIS (MODIS-CC). Una comparación por pares de las series temporales resultó en un error cuadrático medio (RMSE) de 0.07 y un coeficiente de determinación (R2) de 0.93 para AquaCrop-CC-DSM frente a MODIS-CC, y un RMSE de 0.08 y R2 de 0.88 para AquaCrop-CC-Saxton frente a MODIS-CC. En años secos, el AquaCrop-CC-DSM se desvió menos del MODIS-CC que el AquaCrop-CC-Saxton (p < 0.001), aunque esta diferencia no fue significativa en años húmedos. La evaluación funcional mostró que las estimaciones de propiedades hidráulicas del suelo basadas en el mapeo digital del suelo superaron a las basadas en Saxton y Rawls cuando se utilizaron para simular el crecimiento de cultivos en años secos en la cuenca del río Zambezi. Este estudio también muestra el valor de realizar una evaluación funcional de las propiedades hidráulicas del suelo estimadas (estáticas) en términos de la salida dinámica del modelo.