Su principal interés científico se centra en aplicar potentes herramientas matemáticas en la agricultura y el medio ambiente para estudiar los problemas de distinta manera y ver los avances que se consiguen. Esto ha creado un enfoque interdisciplinario en todos los problemas que aborda. En este sentido, además de la aplicación de la estadística clásica y la modelización, ha estudiado leyes de escalamiento en diversos estudios de suelos y en series de tiempo, redes de Barabasi, así como técnicas de machine learning en clasificación de imágenes y selforganizing maps en estadística espacial.