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Desarrollo Rural

Sensores ópticos detectarían estrés hídrico en cultivos de soya

Los sensores ópticos del espectro visible y del infrarrojo cercano ofrecerían ventajas en tiempo de diagnóstico y área cubierta, frente a los métodos tradicionales para diagnosticar el bajo contenido de agua en el suelo.

Bogotá D. C., 06 de marzo de 2019Agencia de Noticias UN-

En 2015 se sembraron en Colombia 27.025 hectáreas de soya. Foto: archivo Unimedios.

El estudio se llevó a cabo con el apoyo de Agrosavia en condiciones controladas en el Piedemonte llanero. Foto: Betty Gutiérrez.

Con los sensores ópticos se evaluaron índices de vegetación espectral para discriminar las plantas con deficiencias hídricas. Foto: Betty Gutiérrez.

En el estudio se determinó el estado hídrico de las plantas a partir del análisis de su respuesta a la radiación. Foto: Betty Gutiérrez.

La soya es una leguminosa mundialmente comercializada tanto para la alimentación humana como para concentrados para animales. Foto: archivo Unimedios.

Estas son algunas de las conclusiones a las que llegó Betty Jazmín Gutiérrez Rodríguez, magíster en Ingeniería – Ingeniería Agrícola de la Universidad Nacional de Colombia (U.N.), quien adelantó una investigación para determinar el estado hídrico de las plantas de soya durante el ciclo del cultivo, a partir del análisis de curvas espectrales de reflectancia mediante espectroscopía Vis-NIR-SWIR.

“Todos los procesos biológicos de las plantas dependen de la cantidad de luz que les llega y la que reflejan. Analizamos la señal de luz reflejada para relacionarla con el estado hídrico”, explica la investigadora, y agrega que normalmente las mediciones relacionadas con la disponibilidad y el consumo de agua de las plantas son de un nivel descriptivo o están relacionadas con el estado del suelo y no con el de las plantas directamente.

“Por eso queríamos estudiar una herramienta que lo detectara con sensores ópticos directamente en las plantas, en este caso en el órgano más sobresaliente, que son las hojas”, señala. El estudio se llevó a cabo con el apoyo de Agrosavia en condiciones controladas en el Piedemonte llanero con las variedades de soya Achagua 8, Guayuriba 9 e Iracá 10.

Para esto se construyó, en principio, un modelo de clasificación de las plantas de soya en tres rangos según el contenido de agua en el suelo en el que se sembraron y se evaluaron con los sensores ópticos– los índices de vegetación espectral reportados por varios autores relacionados con el estado hídrico de las plantas. Así, se encontró que el índice DSWI-4 fue el que mejor discriminó las plantas con deficiencias hídricas.

Con la investigación se concluyó que esta alternativa de detección de estrés hídrico a partir de información de reflectancia espectral en las hojas de soya es exacta, pero requiere de estrategias de manejo de gran volumen de datos y de técnicas de estadística multivariada que tengan en cuenta los cambios que se pueden presentar –por el entorno de crecimiento de las plantas– como su estado de desarrollo y la variedad de soya usada.

Beneficios para los productores

“Este es un primer paso para desarrollar herramientas más precisas y fáciles de usar”, comenta la magíster, y agrega que “estamos en un momento en el que se han popularizado métodos de percepción remota a través de herramientas como drones o cámaras fotográficas para monitorear estados hídricos o deficiencias nutricionales, que pueden no ser tan precisos, pues se corre el riesgo de que confundan sintomatologías debidas a otros factores”.

“Con un espectrorradiómetro de campo se obtienen las curvas de reflectancia característica de plantas con deficiencias hídricas en las que se identificaron bandas espectrales que pueden conformar una herramienta que monitoree áreas de gran extensión”, asegura la investigadora.

Con esto, los productores podrían tener a su alcance información más detallada y precisa sobre sus cultivos, lo que puede resultar muy importante para proyectar la producción y estimar la eficiencia de procesos fisiológicos en las plantas, además de ser una variable con la que se puede programar el uso de agua mediante riego cuando se requiera.

(Por: fin/ALP/MLA/LOF
)
N.° 952

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