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Detectar antes la enfermedad de la mancha de alquitrán

Detectar antes la enfermedad de la mancha de alquitrán
Foto de Martin Chilvers, MSU

Al enviar drones equipados con tecnología de detección remota en el aire y tomar imágenes de teléfonos inteligentes en el suelo, un investigador de la Universidad Estatal de Michigan está ayudando a los agricultores a predecir y cuantificar más rápidamente la mancha de alquitrán, una enfermedad que se encuentra en los cultivos de maíz.


por Emilie Lorditch, Universidad Estatal de Michigan


«Al hongo que causa la mancha de alquitrán le gustan las temperaturas frescas y las hojas húmedas», dijo Addie Thompson, profesora asistente en el Departamento de Ciencias de Plantas, Suelos y Microbios de la Facultad de Agricultura y Recursos Naturales. «Puede extenderse rápidamente, provocando una disminución de hasta un 50% en el rendimiento de los cultivos», dijo Thompson, quien recientemente recibió un premio Bayer Grants4Ag de $ 10,000 para apoyar su investigación.

Si bien Phyllachora maydis, el hongo patógeno que causa la enfermedad de la mancha de alquitrán, ha estado invadiendo cultivos en América Central y América del Sur durante décadas, se encontró por primera vez en los cultivos de maíz del Medio Oeste en 2015.

Thompson, un genetista de plantas, comenzó buscando cultivos de maíz que pudieran ser resistentes a la mancha de alquitrán y examinó 800 variedades diferentes en el verano de 2019. Los tipos prometedores se aceleraron en un vivero de invierno para comenzar a cruzar variedades potencialmente resistentes con más maíz de élite. variedades.

Thompson y sus colegas Martin Chilvers, profesor asociado en el Departamento de Ciencias Vegetales, del Suelo y Microbianas, y Erin Bunting, profesora asistente en el Departamento de Geografía, Medio Ambiente y Ciencias Espaciales también realizaron sus primeras pruebas de detección remota utilizando drones equipados con sensores espectrales. para identificar signos de la enfermedad de la mancha de alquitrán en todo un campo de cultivos de maíz . Estas imágenes revelan cambios dentro de las plantas de maíz a vista de pájaro.

La mancha de alquitrán hace que se formen lesiones negras en las hojas de las plantas, pero antes de que eso suceda, el hongo puede causar cambios bioquímicos dentro del cultivo que podrían usarse para identificar el problema antes de que los síntomas se generalicen. Si se deja demasiado tiempo, la mancha de alquitrán severa también puede debilitar la fuerza de los tallos de maíz y hacer que se caigan. El objetivo de Thompson es identificar la enfermedad de la mancha de alquitrán temprano, alertando así a los agricultores antes para que puedan examinar áreas específicas antes de que se dañen los rendimientos de los cultivos .

Actualmente, Thompson y su equipo han estado tomando imágenes de hojas con teléfonos inteligentes en más de 1,000 parcelas, junto con calificaciones de gravedad de la enfermedad. Con esos datos, el equipo está entrenando modelos de computadora para identificar y cuantificar automáticamente las manchas en las hojas.

«Me gustaría que esto fuera transferible para que cualquier agricultor en cualquier campo que use cualquier teléfono pueda identificar y cuantificar la gravedad de las manchas de alquitrán. Esta tecnología también será útil para que los mejoradores evalúen con precisión las variedades experimentales en el campo», dijo Thompson. «En el futuro, esperamos utilizar imágenes de drones de sensores hiperespectrales para identificar áreas en el campo con manchas de alquitrán, potencialmente incluso antes de que las lesiones negras sean ampliamente visibles en las hojas».

Los aspectos de este trabajo también han sido apoyados por la Iniciativa de Investigación Agrícola y Alimentaria del Instituto Nacional de Alimentos y Agricultura del USDA para detectar e incorporar la resistencia a las enfermedades en nuevas variedades, el Instituto de Resiliencia Vegetal de MSU: Generación de Investigación y Extensión para satisfacer las Necesidades Económicas y Ambientales para iniciar detección de resistencia y una subvención de asociación estratégica de MSU sobre fenómica de plantas para adquirir la unidad de drones hiperespectrales y reunir a expertos de todo el campus en ciencias de plantas y computacionales.



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