En este trabajo se estudian y comparan diferentes técnicas de precondicionamiento para resolver problemas de mínimos cuadrados lineales grandes y dispersos mediante métodos iterativos como LSQR (least square with QR factorization) y CGLS (conjugate gradient for least square). Las técnicas de precondicionamiento usadas son basadas en factorizaciones incompletas de Cholesky, LU, LQ, entre otras. Se presentan tablas y gráficos que muestran los resultados obtenidos de aplicar estas técnicas de precondicionamiento para resolver diversos problemas de mínimos cuadrados lineales provenientes del arte de medir tierras y de discretizar la ecuación de difusión-convección no transitoria mediante el método de Reciprocidad Dual en Multi-Dominios (DRM-MD).