Algoritmo predice déficit de manganeso en rosas de Tocancipá

En Cundinamarca la producción de flores genera al menos 130.000 empleos directos, por lo que es un medio de sustento para muchas familias de municipios como Tocancipá, en donde hay invernaderos con temperaturas promedio de 20,18 °C en la mañana y 11 °C en la noche, que permiten el buen desarrollo de las flores.

El manganeso es uno de los principales ayudantes en la fotosíntesis de las plantas, proceso mediante el cual se alimentan y crecen, produciendo el oxígeno que respiramos todos los días; además, permite que otros nutrientes, como el nitrógeno, también sea absorbido, y que las raíces y los tallos crezcan. Por eso cuando hay un déficit de este elemento las hojas se ponen amarillas y se dañan, pero los floricultores no siempre se dan cuenta a tiempo.

En vista de que los métodos tradicionales para observar este proceso en laboratorio pueden tomar hasta un mes, el investigador Óscar Franco Montoya, magíster en Geomática, evaluó por primera vez en el país un método que, mediante imágenes espectrales, permite medir los niveles de manganeso, y que además promete hacerlo en menos tiempo.

El proceso es similar a lo que ocurre con el ojo humano: imagine que usted quiere encontrar cada vez más detalles en lo que observa, pero no puede porque la capacidad del espectro de luz que puede diferenciar solo tiene cierto alcance; la solución sería utilizar una cámara, hacer zoom y ver lo que está más lejos, y la nitidez mejorará según la potencia del lente.

Lo anterior ejemplifica lo que ocurre con los sensores que pueden tomar imágenes muy especializadas en el cultivo; en el estudio se usó uno llamado espectrorradiómetro, que sumado a tres cámaras alrededor de las flores en crecimiento tomaba cerca de 500 imágenes durante cada recorrido en las 25 parcelas del estudio, en las que se tenían 5 tratamientos con 5 concentraciones distintas de manganeso: 0, 25, 50, 75 y 100 %.

Según el investigador, la clave está en capturar las imágenes y las firmas espectrales en los distintos tiempos y ciclos del cultivo; se encontró que, a menores concentraciones de manganeso más aumentaban los valores en sus reflectancias, y que el espacio ideal para una mejor predicción estuvo en los intervalos 523-557 nanómetros (nm) y 715-730 nm.

Este proceso se explica porque cuando llega la radiación solar –u otro tipo de luz– se produce reflectancia, que, en palabras sencillas, es la cantidad de luz que no atraviesa las hojas ni se usa para la fotosíntesis, sino que se devuelve, y eso es lo que captan las cámaras y el sensor puesto alrededor del cultivo.

“Cuando las cámaras toman fotos entre 400 y 700 nm se puede ver lo que observaría un ojo humano: color y pigmentos de las hojas; entre 700 y 1.400 nm se pueden establecer relaciones entre la información espectral y estructuras celulares, mientras que cuando los valores están entre 1.500 y 2.500 nm, se diferencia el contenido de agua y otras características de nutrientes”, explica.

Para determinar hasta un 95 % del contenido de manganeso en hojas de rosa de la variedad Freedom, de color rojo intenso, se utilizaron todas las imágenes tomadas, que se debían unir como un rompecabezas para tener el panorama completo.

El material ingresó en un software especializado que, con métodos de regresión estadística, procesó las firmas espectrales; así, se analizó lo ocurrido en las distintas partes de las hojas, y predijo lo que podía pasar con el manganeso, todo ello sustentado con análisis químicos de las muestras de las hojas en las que se midió la cantidad y concentración de manganeso, y cuyos resultados concordaron con el modelo tomado en el Laboratorio de Geomática de la UNAL.

“El modelo predictivo analiza gran cantidad de datos –nubes de información– para procesar y arrojar un resultado; algo relevante es que, incluso con imágenes parciales de las parcelas de algunos puntos del cultivo la predicción seguía siendo precisa”, indica el magíster.