El uso de los sensores para optimizar el manejo integrado de plagas

La clave para un manejo integrado de plagas (MIP) efectivo es la capacidad de detectar de manera exacta las infestaciones cuando apenas estan surgiendo, a fin de tomar las medidas necesarias (liberacion de depredadores naturales, aplicaciones de plaguicidas, cambios en los procedimientos operativos, etc.) cuando se necesiten y en el lugar adecuado. El MIP puede ser considerado un metodo de dos vias: 1) Hacer fuerte enfasis en el uso de medidas preventivas (barreras fisicas, seleccion de variedades, procedimientos de limpieza, control de temperatura, etc.) y 2) Aplicar medidas de respuesta despues de detectar el surgimiento de poblaciones de plagas.

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A pesar de que hay unaserie de medidas preventivas de manejo de plagas que son bastante utilizadas, la adopcion de medidas de respuesta basadas en MIP (liberaciones de depredadores naturales dirigidas a blancos especificos), se ha visto impedida por procedimientos insuficientes de monitoreo e inspeccion en campo; mismos que de ser eficientes podrian permitir la deteccion del surgimiento o el desarrollo incipiente de las poblaciones de plagas. La deteccion temprana de plagas es esencial para reducir el daño que causan y su importancia economica al minimo.

Debido al tamaño de la mayoria de las operaciones de invernaderos comerciales, la complejidad de sus operaciones de manejo y las restricciones asociadas con procedimientos de monitoreo que consumen mucho tiempo, las infestaciones de plagas son detectadas demasiado tarde, con mucha frecuencia, y una vez establecidas, las poblaciones de plagas son dificiles de suprimir a traves de medios de control biologico o de insecticidas poco agresivos (de accion lenta).

El desarrollo de tecnologias factibles, costeables, confiables y exactas que sirvan para detectar las poblaciones de plagas cuando apenas estan surgiendo, puede ser considerado uno de los retos mas importantes que enfrentan las operaciones de los invernaderos para el control de insectos y acaros. Si esas tecnologias se pudiesen poner a disposicion del publico, las aplicaciones de insecticidas menos agresivos y las liberaciones de depredadores naturales podrian proporcionar mejores niveles de proteccion en los cultivos, y serian utilizados de manera mas estrategica (cuando se requieran y en el lugar adecuado).

Uso de tecnologias avanzadas de deteccion remota

Los investigadores de la Universidad de California Davis (UC Davis) estan utilizando sistemas avanzados de camaras para detectar el estres en los cultivos cuando estan infestados de plagas. El trabajo de investigacion actual incluye el uso de sistemas de drones que sirven para monitorear los huertos y los campos. Recientemente, nuestro equipo desarrollo un sistema de rieles que puede ser utilizado dentro de los invernaderos.

El principio fundamental detras del uso de tecnologias de deteccion remota para automatizar y optimizar la deteccion de infestaciones de plagas se basa en el hecho de que los cultivos saludables reflejan la luz de forma distinta a los cultivos que estan estresados por la presion de acaros e insectos.

A fin de hacer una analogia con los seres humanos, los cultivos «sufren fiebre» cuando son sometidos al estres de las plagas. En ese punto, las tecnologias de camaras avanzadas pueden ser utilizadas de dos maneras importantes. Primero, se usa para detectar cuando las plantas estan estresadas (porque estan infestadas). En segundo lugar, los resultados de un analisis avanzado de los cambios especificos en las caracteristicas de reflectancia pueden ser utilizados como parametros de diagnostico para determinar el factor causante del estres. Esto se logra capturando la reflectancia de los cultivos en un gran numero de bandas espectrales, considerando que los valores de reflectancia en cada banda espectral estan asociados indirectamente con los procesos fisiologicos de los tejidos foliares.

El estres inducido por las plagas causa cambios sutiles en los procesos fisiologicos de las plantas y estos cambios fisiologicos alteran la composicion bioquimica de las hojas, lo que a su vez produce cambios detectables en la reflectancia foliar. Es importante mencionar que esos cambios sutiles no pueden ser observados, ni detectados por el ojo humano, ya que nuestra sensibilidad al cambio de color no es suficientemente alta. Sin embargo, los sistemas avanzados de camaras, combinados con procedimientos eficientes para calibrar y corregir los datos de reflectancia foliar, nos permiten detectar las respuestas de las plantas a niveles muy bajos de infestacion de plagas. De esa manera es posible detectar de manera muy precisa el surgimiento de las infestaciones de plagas.

Al prototipo se le ha integrado un sistema de iluminacion para monitorear a las plantas durante la noche. Esta capacidad ofrece multiples ventajas:

* Debido a las sombras en los rayos de luz ocasionados por diferencias sutiles dentro de las estructuras de los invernaderos, las condiciones de iluminacion no son uniformes. Estas diferencias en las condiciones de captura de imagenes afectan la calidad de los datos de reflectancia foliar.

* Debido a los precedimientos operativos, puede ser muy util contar con un sistema de deteccion remota que monitoree a los cultivos bajo invernadero cuando no hay trabajadores que esten vigilando a los cultivos.

* Las tecnologias de captura de imagenes avanzadas requieren grandes volumenes de datos, los cuales, debido a las necesidades de analisis y procesamiento, requieren cierto tiempo de procesamiento en la computadora. Por lo tanto, el equipo de investigadores esta trabajando para crear un sistema que opere durante la noche y pueda proporcionar mapas de las zonas de riesgo (incluyendo un diagnostico de los factores causantes de estres) a la mañana siguientes, para que los administradores de los invernaderos puedan decidir cuando y donde requieren realizar mas inspecciones o donde deben activar un mayor numero de medidas.

Sensores montados en rieles para deteccion remota

La mayoria de los invernaderos comerciales tienen sistemas de rieles o tuberias. El equipo de investigadores de UC-Davis ha desarrollado un prototipo que puede ser instalado en un sistema de tuberias ya existente, sin tener que realizar cambios en la infraestructura del invernadero. El prototipo es controlado por un software especialmente diseñado para controlar tanto el movimiento de las camaras, como la adquisicion de los datos de reflectancia foliar. El prototipo puede moverse automaticamente sobre las bancas con plantas en floracion y hortalizas, de tal suerte que los datos de la reflectancia foliar sean transferidos a una computadora para su procesamiento y analisis.

Uso mas amplio de los sistemas de deteccion remota

El sistema de deteccion remota instalado en rieles en los invernaderos comerciales permitira la deteccion y el manejo mas eficientes y efectivos de insectos, acaros y enfermedades. Los patrones de reflectancia foliar no solo son un indicio de las infestaciones de artropodos, sino tambien de las deficiencias de nutrientes y del estres por salinidad, ademas de que pueden ser utilizados para monitorear la salud vegetal de manera mas amplia.

El equipo de la Universidad de California Davis esta convencido de que la robotica y los sistemas de deteccion remota revolucionaran las operaciones de los invernaderos y el prototipo es solo uno de muchos sistemas que estan siendo desarrollados por las compañias privadas y los investigadores universitarios en todo el mundo.

Aun cuando la adquisicion de datos mediante sistemas de deteccion remotos dentro de los invernaderos es una tarea relativamente sencilla, la calibracion y el procesamiento de los datos en las operaciones comerciales tienen ciertas restricciones importantes. Asimismo, las variedades de los cultivos tienen perfiles de reflectancia unicos y los datos de reflectancia se ven influidos por la etapa de crecimiento y las practicas de manejo, por lo que es necesario tomar en cuenta muchas variables al desarrollar los algoritmos de clasificacion.

De hecho, el equipo busca utilizar esta informacion para desarrollar un sistema de deteccion de estres vegetal preciso, practico y economicamente factible que puedan utilizar los productores para tomar las decisiones correctas y realicen un manejo mejorado y sostenible.