Un nuevo estudio realizado por investigadores del Centro Internacional de Mejoramiento de Maíz y Trigo (CIMMYT) muestra que la detección remota puede acelerar y mejorar la efectividad de la evaluación de las enfermedades en parcelas experimentales de maíz, un proceso conocido como fenotipado.
El estudio constituye la primera vez que se utilizan vehículos aéreos no tripulados (VANT, comúnmente conocidos como drones) con cámaras que capturan la radiación electromagnética no visible para evaluar el complejo mancha de asfalto en el maíz.
El equipo interdisciplinario descubrió, que las posibles pérdidas de rendimiento, debidas de las infecciones provocadas por el complejo mancha de asfalto, podrían alcanzar un 58 % — más del 10 % de lo que se informó en estudios anteriores.
“La evaluación de la resistencia de las enfermedades de las plantas en el campo se está tornando difícil porque los ensayos de los mejoradores son más grandes, se realizan en múltiples ubicaciones y hay una falta de personal capacitado para evaluar las enfermedades”, dijo Francelino Rodrigues, especialista en agricultura de precisión del CIMMYT y coautor principal del estudio. “Además, la evaluación de la enfermedad basada en evaluaciones visuales puede variar de persona a persona”.
Una enfermedad foliar importante que afecta al maíz en toda América Latina, el complejo mancha de asfalto, resulta de la interacción de dos especies de hongos que crecen en condiciones cálidas y húmedas. La enfermedad del complejo mancha de asfalto causa manchas negras en las plantas infectadas, mata hojas, debilita la planta y afecta el desarrollo de la mazorca.
La fenotipificación ha involucrado tradicionalmente a los mejoradores que caminan a través de parcelas de cultivos y evalúan visualmente cada planta, un proceso que requiere mucho trabajo y tiempo. A medida que las tecnologías de detección remota se vuelven más accesibles y asequibles, los científicos las aplican más a menudo para evaluar las plantas experimentales para los rasgos agronómicos o físicos deseados, según Rodrigues, quien dijo que pueden facilitar fenotipos precisos y de alto rendimiento para la resistencia a enfermedades foliares en maíz y ayudar a reducir el costo y el tiempo de desarrollar germoplasma de maíz mejorado.
“Para fenotipar el maíz por su resistencia a las enfermedades foliares, el personal altamente capacitado debe pasar horas en el campo para completar las evaluaciones visuales de los cultivos, lo que requiere tiempo y recursos sustanciales y puede dar lugar a resultados sesgados o inexactos entre los topógrafos”, dijo Rodrigues. “El uso de vehículos aéreos no tripulados para recopilar imágenes multiespectrales y térmicas permite a los investigadores reducir el tiempo y los gastos de las evaluaciones, y quizás en el futuro, también podría mejorar la precisión”.
La tecnología ilumina con más claridad sobre el fenotipado
Los receptores en el ojo humano detectan un rango limitado de longitudes de onda en el espectro electromagnético, el área que llamamos espectro visible — que consta de tres bandas que nuestros ojos perciben como rojo, verde y azul. Los colores que vemos son la combinación de las tres bandas del espectro visible que refleja un objeto.
Los sensores remotos aprovechan la forma en que la superficie de una hoja absorbe, transmite y refleja de manera diferencial la luz u otra radiación electromagnética, según su composición y condición. La reflexión del tejido de la planta enferma es diferente de la de las sanas, siempre y cuando las plantas no se vean afectadas por otros factores, como el calor, la sequía o las deficiencias de nutrientes.
En este estudio, los investigadores sembraron 25 híbridos de maíz tropicales y subtropicales de rendimiento agronómico y resistencia al complejo mancha de asfalto en la estación experimental del CIMMYT en Agua Fría, en el centro de México. Posteriormente, llevaron a cabo evaluaciones de la enfermedad a simple vista y recogieron imágenes multiespectrales y térmicas de las parcelas.
Esto les permitió comparar la teledetección con los métodos tradicionales de fenotipado. Los cálculos revelaron una fuerte relación entre el rendimiento del grano, la temperatura del dosel, los índices de vegetación y la evaluación visual.
Aplicaciones futuras
“Los resultados del estudio sugieren que la detección remota podría utilizarse como un método alternativo para evaluar la resistencia a la enfermedad en los ensayos de maíz a gran escala”, dijo Rodrigues. “También podría usarse para calcular pérdidas potenciales debido al complejo mancha de asfalto”.
El mejoramiento acelerado de rasgos de cultivos agrícolamente relevantes es fundamental para el desarrollo de variedades mejoradas que puedan enfrentar crecientes amenazas agrícolas globales. Es probable que las tecnologías de teledetección desempeñen un papel fundamental para superar estos desafíos.
“Una futura área de investigación importante abarca la detección presintomática de enfermedades en el maíz”, explicó Rodrigues. “Si es exitosa, tal detección temprana permitiría intervenciones apropiadas de manejo de enfermedades antes del desarrollo de epidemias severas. Sin embargo, todavía tenemos mucho que trabajar para integrar completamente la detección remota en el proceso de mejoramiento y para transferir la tecnología a los campos de los agricultores”.
El financiamiento para esta investigación fue proporcionado por el Programa de Investigación de Maíz del CGIAR.
Lea el artículo completo:
Loladze A, Rodrigues FA Jr, Toledo F, San Vicente F, Gérard B y Boddupalli MP (2019) Aplicación de la teledetección para la formación de fenotipos en la resistencia del Complejo Mancha de Asfalto en el maíz. Front. Plant Sci. 10:552. doi: 10.3389/fpls.2019.00552
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