En un estudio reciente publicado en Plant Phenomics, investigadores del University of Florida Institute of Food and Agricultural Sciences (UF/IFAS), el Departamento de Agricultura de los Estados Unidos (USDA) y la NASA utilizaron imágenes hiperespectrales para identificar señales tempranas de estrés en plantas de lechuga poco después de reducir el riego.

Este método permitió a los investigadores detectar el estrés en las plantas mucho antes de que aparecieran señales visibles, como el marchitamiento o los cambios de color. Esta información temprana podría ayudar a los productores que utilizan invernaderos o sistemas de riego automatizados a ajustar las condiciones de cultivo de manera más temprana. Además, tiene potencial para futuras misiones espaciales, donde los cultivos deben ser monitoreados cuidadosamente para garantizar un suministro constante de alimentos.

“La detección temprana del estrés por sequía es particularmente importante para la agricultura en ambientes controlados y para futuras misiones espaciales, donde las plantas dependen por completo de recursos cuidadosamente regulados”, señaló Tie Liu, profesor asociado de ciencias hortícolas en la University of Florida.

Diseñada con la exploración espacial en mente, esta investigación contribuye al desarrollo de sistemas compactos capaces de monitorear la salud de las plantas sin necesidad de supervisión humana constante. Este tipo de automatización será fundamental para la producción de alimentos en la Luna o Marte, donde los recursos son limitados y el margen de error es mínimo.

“A medida que avanza la tecnología de imágenes hiperespectrales, nuestro objetivo es desarrollar herramientas capaces de detectar el estrés en los cultivos antes de que se manifiesten síntomas visibles”, afirmó Tie Liu, profesor asociado de ciencias hortícolas de Univerity of Florida. “La detección temprana del estrés hídrico es especialmente importante para la agricultura en entornos controlados y para futuras misiones espaciales, donde las plantas dependen por completo de recursos cuidadosamente regulados”.

Este método funciona sin cortar ni dañar las plantas, lo que permite a los productores monitorear la salud de los cultivos sin afectarlas. La cámara hiperespectral analiza cómo las hojas reflejan la luz a lo largo de un amplio rango de longitudes de onda más allá de la visión humana, lo que permite revelar cambios fisiológicos sutiles que no pueden detectarse a simple vista.

Los investigadores demostraron que estas señales reflejan cambios reales dentro de la planta, proporcionando un método más rápido y preciso para detectar este tipo de alteraciones.

Utilizando esta técnica, el equipo logró identificar el estrés por falta de agua con una precisión cercana al 97% a los cinco días después de reducir el riego.

El sistema también identificó el estrés hídrico en múltiples experimentos independientes, lo que sugiere su fiabilidad en diferentes entornos.

Este enfoque resulta especialmente valioso en entornos agrícolas controlados, como los invernaderos o las misiones espaciales, donde los cultivos dependen por completo de condiciones cuidadosamente reguladas. En ausencia de lluvia natural o de sistemas de respaldo, incluso pequeños problemas pueden afectar rápidamente la salud de las plantas, por lo que la detección temprana es esencial.

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Para los productores, herramientas de este tipo podrían facilitar la identificación temprana de problemas, optimizar el uso del agua mediante un riego más preciso solo cuando sea necesario y contribuir al desarrollo de los cultivos en sistemas de producción interiores y controlados. Además, esta herramienta podría adaptarse para monitorear otros tipos de estrés en los cultivos, aunque este estudio se centró en la sequía.

“Al combinar la imagen hiperespectral con la inteligencia artificial, esperamos proporcionar a los productores y a los investigadores del ámbito espacial un método no destructivo para monitorear continuamente la salud de las plantas, optimizar la gestión del agua y mejorar la resiliencia de los cultivos en entornos donde cada recurso cuenta”, explicó Liu.

Por UF/IFAS

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