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Drones identifican pudrición del cogollo en palmas

Los sensores remotos no tripulados fueron empleados en un lote de siembra de unas 10 hectáreas, a alturas de 30, 60 y 100 m, donde identificaron las palmas de aceite con síntomas de esta enfermedad que disminuye la producción y aumenta los costos y el impacto ambiental del cultivo.

Bogotá D. C., 16 de octubre de 2019Agencia de Noticias UN-

Colombia ocupa el cuarto lugar como productor de aceite de palma en el mundo, y el primero en América Latina. Fotos: archivo Unimedios

Colombia tiene alrededor de 500.000 hectáreas sembradas, de las cuales cerca de 200.000 (40 %) se hallan en la Orinoquia.

El aceite de palma se puede emplear para fabricar aceites comestibles, concentrados y cosméticos, entre otros productos

En el área agrícola es cada vez más popular el uso de drones.

Para identificar los primeros síntomas de la pudrición del cogollo es necesario realizar monitoreos periódicos.

Se trata de un método desarrollado por Nicolás Álvarez Perdomo, magíster en Geografía de la Universidad Nacional de Colombia (UNAL), quien se propuso brindar una alternativa para facilitar el monitoreo periódico necesario para el control oportuno de esta enfermedad, considerada como la principal amenaza de la palmicultura en el país.

“Dada la sintomatología, nos quedamos con un sensor multiespectral RPAS para capturar información en fotografías en el rango del infrarrojo cercano (NIR) del espectro electromagnético y plataformas que pudieran volar por lo menos a 30 m de altura y con capacidad de cargar el sensor”, detalla el geógrafo.

El análisis de dichas imágenes permitiría identificar los inicios de la enfermedad cuando la parte superior –donde nacen las hojas nuevas de la planta, que se conoce como cogollo– empieza a pudrirse limitando la generación de estos órganos y reduciendo la capacidad de realizar fotosíntesis, lo que afecta la producción del fruto requerido para extraer el aceite de palma.

Por eso, además de la captura de las imágenes con los sensores en los drones, se probaron las técnicas conocidas como “clasificación orientada a objetos”, con las que se entrenó un software especializado para que fuera capaz de detectar patrones visuales correspondientes a unas categorías relacionadas con los síntomas de la pudrición del cogollo, que se determinaron dentro de la investigación con base en la literatura existente.

Esto permitiría diferenciar los signos de la enfermedad de otros elementos presentes en las imágenes, como por ejemplo el resto de la palma, otro tipo de vegetación y el suelo.

Durante los últimos 25 años la pudrición del cogollo ha impactado 150.000 hectáreas, 30.000 de ellas en la zona occidental, otras 30.000 en la central (subzona de Puerto Wilches), 10.000 en la subzona de Urabá y 80.000 en los Llanos Orientales, donde ha alcanzado incidencias cercanas al 90 % en algunas plantaciones, que aunque no han tenido consecuencias letales, sí limitan la producción por periodos prolongados, con una disminución del rendimiento entre un 37 y 23 % del peso promedio del racimo.

Como en la última década la tecnología de los drones se ha implementado cada vez más en esquemas de manejo agrícola, el investigador ahondó en las opciones de sensores existentes que se podían adaptar al caso de la pudrición del cogollo en particular.

Mejor que el método manual

La investigación, que contó con el apoyo de la Corporación Colombiana de Investigación Agropecuaria (Agrosavia), presenta una propuesta mucho más conveniente en comparación con el trabajo convencional de monitoreo y control de esta enfermedad, que, según explica el magíster, requiere que los expertos recorran físicamente las plantaciones observando palma por palma para ver si presentan síntomas.

La situación empeora cuando se trata de subir a las palmas más altas para analizarlas, tarea que resulta complicada y riesgosa. Tales medidas ya no serían necesarias si la observación se realiza desde el aire con los drones equipados con los sensores, método que además brinda medidas menos subjetivas de la enfermedad.

(Por: fin/ALP/MLA/LOF
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