Un nuevo estudio publicado por la Universidad Hebrea de Jerusalén (HUJI) presenta una técnica no invasiva para evaluar el estado hídrico de los garbanzos, ofreciendo a los agricultores una poderosa herramienta para ajustar los programas de riego y potencialmente elevar la sostenibilidad del cultivo de garbanzos.
por la Universidad Hebrea de Jerusalén
Este método tiene el potencial de transformar el manejo de los garbanzos , amplificando tanto el rendimiento de los cultivos como la eficiencia del agua. Sus ramificaciones se extienden mucho más allá del ámbito agrícola, resuenan con los esfuerzos globales de seguridad alimentaria y abordan desafíos ambientales apremiantes. El trabajo se publica en la revista Precision Agriculture .
El aspecto de teledetección del proyecto está dirigido por investigadores de la Universidad Hebrea, incluido el Dr. Ittai Herrmann del Instituto Robert H. Smith de Ciencias Vegetales y Genética en Agricultura. Doctor. El candidato Roy Sadeh (HUJI) entrenó y probó modelos espectrales para una evaluación rápida y no invasiva del estado hídrico de los garbanzos basada en la estimación del potencial hídrico de las hojas desde el espacio y el suelo.
Los aspectos agronómicos fueron cubiertos por el Ph.D. de la Universidad Hebrea. estudiante Asaf Avneri bajo la dirección del Dr. Ran Lati (ARO) y el Prof. Shahal Abbo (HUJI) y con el Dr. David Bonfil (ARO). Este enfoque innovador es inmensamente prometedor para transformar las prácticas agrícolas, particularmente en regiones que enfrentan escasez de agua.
Los garbanzos, también conocidos como garbanzos, son una legumbre de grano crucial a nivel mundial, que sirve como fuente básica de proteína en todo el mundo y especialmente en Medio Oriente, el sur de Asia y el Mediterráneo. El método propuesto tiene un potencial transformador para la agricultura al permitir a los agricultores optimizar los programas de riego de manera eficiente.
Esto podría conducir a un aumento del rendimiento de los cultivos y una mayor eficiencia en el uso del agua, lo que contribuiría a la conservación de los recursos y a la reducción del impacto ambiental. Además, la innovación tiene implicaciones más amplias para la seguridad alimentaria mundial, lo que muestra el impacto de las tecnologías agrícolas avanzadas e inteligentes de precisión en las prácticas agrícolas sostenibles.
El estudio, realizado en dos experimentos agrícolas y dos campos comerciales, utilizó imágenes hiperespectrales terrestres e imágenes satelitales del programa de monitoreo de vegetación y medio ambiente en nuevos microsatélites (VENmS). Su objetivo era medir de forma remota el potencial hídrico de las hojas de garbanzos cultivados en el campo bajo diferentes tratamientos de riego. Al hacerlo, se reveló el efecto limitado del índice de área foliar sobre la capacidad de estimar de forma remota el potencial hídrico de las hojas.
Roy Sadeh desarrolló modelos de estimación espectral utilizando índices de vegetación y aprendizaje automático basados en todas las bandas espectrales. El estudio demostró que el índice espectral de diferencia normalizado (1600 y 1730 nm) proporcionó la estimación más precisa del potencial hídrico de las hojas entre los índices de vegetación. Los modelos de redes neuronales artificiales mejoraron la precisión de la evaluación y obtuvieron un rendimiento similar para los datos terrestres y espaciales.
El nuevo método ofrece importantes beneficios a los agricultores al proporcionar una herramienta rápida y no destructiva para mejorar la programación del riego en los campos de garbanzos, mejorando potencialmente la gestión del riego a tasa variable. Además, esta herramienta es prometedora para fisiólogos y criadores en la detección de genotipos de garbanzos tolerantes a la sequía, allanando el camino para prácticas agrícolas sostenibles a mayor escala.
El siguiente paso del proyecto es combinar datos espectrales transportados por el espacio para mejorar la estimación del potencial hídrico de las hojas. Omer Perach (candidato a doctorado) presentó muy buenos resultados preliminares en una conferencia reciente (ECPA 2023) y el artículo adicional se está escribiendo actualmente.
Más información: Roy Sadeh et al, Estimación del potencial hídrico de la hoja de garbanzo desde el suelo y el satélite VENμS, Agricultura de precisión (2024). DOI: 10.1007/s11119-024-10129-w
