El maíz es el tercer cultivo alimentario más importante después del arroz y el trigo y se cultiva en grandes áreas en todo el mundo. El maíz satisface entre el 50 y el 60% de las necesidades calóricas humanas y también aporta varios elementos dietéticos en la alimentación del ganado. El maíz contribuye significativamente a la seguridad alimentaria, por lo que es necesario el desarrollo de nuevos híbridos resistentes a la sequía. El estrés por sequía es uno de los estreses abióticos más destructivos y complejos debido a períodos prolongados de escasez de agua en la zona radicular de los cultivos. Mejorar la tolerancia del maíz a la sequía es importante, y las tecnologías modernas ayudan a reducir significativamente el costo y simplificar el proceso de selección.
Un método que utiliza software libre y un dron con cámara de bajo coste ha permitido seleccionar plantas de maíz resistentes a la sequía. La herramienta ayuda a seleccionar plantas que puedan resistir mejor el estrés hídrico, una de las consecuencias del cambio climático en la agricultura, informa la Fundación de Investigación de São Paulo, FAPESP (de la Fundación portuguesa de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo). Los resultados de los experimentos fueron publicados en un artículo en el Plant Phenome Journal.
Los autores colaboran con el Centro de Investigación Genómica para el Cambio Climático (GCCRC), Centro de Investigación en Ingeniería (ERC) de la Universidad Estatal de Campinas (UNICAMP) en el estado de São Paulo, Brasil.
Los experimentos con plantas genéticamente modificadas son costosos. Este método nos permitió evaluar la tolerancia a la sequía de las plantas en un área relativamente pequeña utilizando software gratuito y una cámara RGB más sencilla que capturó los parámetros experimentales con mayor eficiencia que una cámara multiespectral más costosa, afirma Elcio Duarte Pereira, investigador del GCCRC.
El método permitió optimizar, agilizar y reducir el coste de la recogida de datos. Los métodos tradicionales requieren mediciones manuales, a veces con equipos costosos y procesos lentos. Además, algunas características sólo pueden medirse al final del ciclo de vida de la planta.
Con la ayuda de un dron, un trabajo que de otro modo llevaría días se puede realizar en pocas horas, permitiendo evaluar las plantas en diferentes etapas de crecimiento.
Es importante destacar que este enfoque también permite realizar un seguimiento del desarrollo de las plantas a lo largo de todo su ciclo de crecimiento.
“El análisis continuo en diferentes etapas del ciclo de vida de las plantas fue necesario para comprender cómo responden al estrés hídrico, así como para predecir su comportamiento en otras áreas”, explica Juliana Yassitepe, investigadora de GCCRC y EMBRAPA Agricultura Digital, quien coordinó el estudio.
Durante la estación seca de 2023, de abril a septiembre, los investigadores realizaron una serie de vuelos en el sitio experimental de Campinas. La parcela fue sembrada con 21 variedades de maíz, tres convencionales y 18 modificadas genéticamente para sobreexpresar genes potencialmente asociados con la tolerancia al estrés hídrico.
Durante el experimento, la única diferencia en los tratamientos de las plantas fue que la mitad de las plantas fueron regadas durante todo su ciclo de vida y la otra mitad estuvo expuesta a la sequía.
Cada vuelo duró 10 minutos y produjo 290 imágenes. Los investigadores seleccionaron 13 vuelos realizados con una cámara multiespectral, que capta espectros invisibles como el infrarrojo, y 18 con una cámara RGB, mucho más barata y que capta tres colores o bandas: rojo, verde y azul.
Las imágenes fueron analizadas mediante software libre que permitió comparar las bandas obtenidas en las imágenes. Para determinar qué indicaban las diferencias de color en las imágenes, los investigadores tomaron una serie de mediciones rutinarias de plantas en el suelo. A partir de allí, pudieron determinar parámetros de estrés hídrico y calibrar modelos predictivos.
Se determinó que los resultados obtenidos a partir de imágenes tomadas con la cámara más barata eran más confiables y precisos, lo que hizo que la tecnología fuera accesible para programas de cría a gran escala.
Además de reducir los costos operativos, este método permite realizar estudios en áreas más pequeñas, lo que es particularmente útil en proyectos con recursos limitados. “No siempre tenemos suficientes semillas para plantar en áreas muy grandes, lo que supone un cuello de botella en este tipo de investigación”, afirma Yassitepe.
Los investigadores también señalan que la baja altitud de vuelo del dron le permite obtener imágenes de alta resolución, lo que es útil en pequeñas áreas experimentales y ayuda a obtener datos más precisos.
Por último, aunque no es el objetivo principal del grupo, este avance abre el camino para que otros grupos de investigación o startups desarrollen aplicaciones dirigidas directamente a productores o empresas de mejoramiento.
Existen aplicaciones en el mercado que permiten evaluar, por ejemplo, el contenido de clorofila de una planta y, por lo tanto, determinar el nivel de nitrógeno. Esto permite ajustar la aplicación de fertilizantes según sea necesario, afirma Pereira.
Para Yassitepe, los índices evaluados en el estudio podrían servir como base para desarrollar aplicaciones que realicen mediciones automatizadas del estrés hídrico en diversos cultivos agrícolas y forestales.
Fuente: FAPESP. Autor: André Julian.
