El monitoreo eficiente de la humedad del suelo es crucial para optimizar el uso del agua y garantizar la salud de los cultivos en campos agrícolas, especialmente en condiciones de secano. Este estudio propone un método de monitoreo de la humedad del suelo de alto rendimiento que integra redes de sensores inalámbricos basados en LoRa con modelos estadísticos específicos de la región. Los sensores inalámbricos se desplegaron en la capa de suelo superior de 0-0.2 m para recopilar datos de humedad en tiempo real, que luego se combinaron con el modelo de Biswas para estimar la distribución de la humedad del suelo hasta una profundidad de 2.0 m. El modelo se calibró utilizando coeficientes de capacidad de campo y marchitez del cultivo. Los resultados demostraron una fuerte correlación entre las predicciones del modelo y la humedad del suelo medida actualmente, con un coeficiente de determinación (R) superior a 0.94. Además, el 83% de los puntos de muestra tuvieron errores relativos por debajo del 18.5%, y para profundidades de 0-1.2 m, el 90% de los puntos de muestra tuvieron errores relativos por debajo del 15%. El sistema rastreó efectivamente la dinámica diaria de la humedad del suelo durante el crecimiento del maíz, con errores relativos de evapotranspiración predichos por debajo del 10.25%. Este método proporciona una herramienta rentable y escalable para monitorear la humedad del suelo, apoyando la optimización del riego y mejorando la eficiencia en el uso del agua en la agricultura de secano.