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La espectroscopia de imágenes puede predecir el estrés hídrico en los campos de arándanos silvestres, dice un estudio

arándano
Un arándano ‘Polaris’ en maduración (Vaccinium corymbosum) Crédito: Dominio público

La espectroscopia de imágenes puede ayudar a predecir el estrés hídrico en los páramos de arándanos silvestres, según un estudio dirigido por la Universidad de Maine.


por la Universidad de Maine


La tecnología consiste en medir la luz reflejada por los objetos representados en imágenes capturadas por drones, satélites y otras tecnologías de detección remota para clasificar y recopilar información pertinente sobre los objetos. Según los investigadores, puede medir con precisión la luz en docenas, si no cientos, de bandas de colores. Los espectros de reflectancia pueden representar los niveles de nutrientes, el contenido de clorofila y otros indicadores de salud para varios cultivos, según los investigadores.

Científicos de UMaine, el Schoodic Institute y Wyman’s, uno de los mayores proveedores de arándanos silvestres del mundo y la marca número uno de fruta congelada en el país, encontraron en su investigación que cuando se incorpora a modelos, la espectroscopia de imágenes puede ayudar a predecir si los campos de arándanos silvestres carecerá de agua suficiente para crecer. No solo eso, la tecnología también puede ayudar a informar a los productores mientras evalúan las rutinas de riego y administran sus recursos hídricos de una manera que evite dañar el cultivo, dicen los investigadores.

El equipo recopiló datos de espectroscopía de imágenes mediante el despliegue de un dron equipado con un espectrómetro para capturar luz visible e infrarroja cercana para fotografiar campos de arándanos silvestres propiedad de Wyman’s en Debois, Maine. Luego, los investigadores procesaron las imágenes para medir los espectros de luz reflejada de las plantas en busca de indicaciones de los niveles de clorofila y otras propiedades que ayudarían a estimar su potencial hídrico, que, según dicen, es la fuerza principal que impulsa el flujo de agua y un indicador de estrés hídrico. Al mismo tiempo, el grupo recolectó pequeñas ramas con hojas de plantas silvestres de arándano en las parcelas para evaluar su potencial hídrico y validar la estimación basada en espectros. Se recolectaron fotografías y muestras en la primavera y el verano de 2019, cuando las plantas experimentaron una floración máxima, frutos verdes y ruptura de color.

Los datos de imágenes de drones y muestras terrestres se incorporaron en modelos, que desarrollaron utilizando aprendizaje automático y análisis estadístico, para estimar el potencial hídrico y, por lo tanto, predecir el estrés hídrico de las plantas en los páramos. Se utilizaron modelos de los datos de la muestra del suelo para ayudar a guiar el desarrollo y validar el modelo creado con los datos de las imágenes. Los resultados de ambos conjuntos de modelos fueron comparables, lo que demuestra que la espectroscopia de imágenes puede predecir con precisión el estrés hídrico en los páramos de arándanos silvestres en diferentes momentos de la temporada de crecimiento. Con la eficacia de la tecnología confirmada, los investigadores dicen que los científicos pueden aprovechar los beneficios de la misma, como realizar mediciones repetidas en objetos pequeños como hojas de arándano con facilidad.

La estudiante de posgrado Catherine Chan dirigió el estudio, junto con los profesores de UMaine Daniel Hayes y Yongjiang Zhang, el ecólogo forestal del Schoodic Institute Peter Nelson y el agrónomo de Wyman Bruce Hall. La revista Remote Sensing publicó un informe de sus hallazgos.

«Combinamos datos espectrales y áreas de potencial hídrico conocido en campos de arándanos silvestres a través del aprendizaje automático, creando un modelo para predecir aún más áreas que pueden sufrir estrés hídrico», dice Chan.

Comprender cómo gestionar de manera sostenible los recursos hídricos para mitigar el riesgo asociado con la frecuencia actual y creciente de las sequías es crucial para los productores de arándanos silvestres, dicen los investigadores.

«Esta investigación proporciona aprendizajes clave para garantizar la viabilidad continua de los cultivos de arándanos silvestres para las generaciones venideras», dice Hall.

El calentamiento y la sequía exacerbados por el cambio climático han agravado sus luchas en los últimos años, junto con la congelación y los patógenos. Los investigadores dicen que, como resultado, ha habido una mayor necesidad de herramientas predictivas, como espectroscopia de imágenes y modelos que se basan en ella, para que las condiciones de la tierra informen las estrategias de mitigación.

Nelson dice que el estudio se llevó a cabo en cooperación con su laboratorio de espectroscopia ecológica (lecospec) en el Instituto Schoodic, que fue financiado por el Fondo de Mejoramiento Económico de Maine, el Consorcio de Subvenciones Espaciales de Maine, la Administración Nacional de Aeronáutica y del Espacio (NASA) y otras universidades de Fondos del Sistema de Maine. El equipo de investigación utilizó un software que desarrolló con Chan y otros estudiantes que permite que los drones y espectrómetros midan la luz en docenas o cientos de bandas de color más que una cámara promedio, dice Nelson.

«Visualizamos y seguimos promoviendo esto como una herramienta de investigación y aplicación para producir datos y algoritmos aplicados a preguntas y problemas en los sectores forestal, agrícola y marino de la economía de Maine», dice.



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