La estimación de la humedad del suelo es crucial para la productividad agrícola y la gestión ambiental. Este estudio explora la integración de Redes de Sensores Inalámbricos (WSNs) con técnicas de aprendizaje automático (ML) y aprendizaje profundo (DL) para optimizar la estimación de la humedad del suelo. Al combinar datos de nodos de WSN con datos satelitales y climáticos, esta investigación tiene como objetivo mejorar la precisión y resolución de la estimación de la humedad del suelo, permitiendo una planificación agrícola más efectiva, gestión de riego y monitoreo ambiental.