Desarrollan investigadores tecnología de bajo costo para determinar salud de cultivos

Especialistas de la Facultad de Estudios Superiores (FES) Cuautitlán, de la UNAM, encabezados por el investigador José Luis Sánchez Millán, desarrollan tecnología de bajo costo para digitalizar, in situ, imágenes de cultivos agrícolas, a fin de determinar el estatus fisiológico de la plantación; el modelo inicial es un plantío experimental de chía en esa entidad académica.

Se trata de una aplicación móvil (App) gratuita, una base de datos y un algoritmo, cuyos resultados brindarán a los productores información para la toma de mejores decisiones, por ejemplo corregir la nutrición mineral, determinar la condición hídrica o la sanidad vegetal de los cultivos, explicaron Sánchez Millán, académico de la unidad multidisciplinaria; y la tesista, Frida Reséndiz Romero, estudiante de la licenciatura de Ingeniería Agrícola.

El investigador detalló que con el apoyo de una cámara estándar de smartphone o teléfono inteligente se efectúo la captura de una serie de imágenes, en diferentes fechas, durante la etapa vegetativa y de inicio de la floración, a fin de generar un banco de fotos para su procesamiento digital con el apoyo un programa de libre acceso.

Posteriormente, con la ayuda de la App que contiene un algoritmo, ambos en diseño, se obtiene información relativa a la condición fisiológica del cultivo y una recomendación para llevar a cabo acciones que mejoren la productividad, incluso estimar el rendimiento.

Los expertos expusieron que el teléfono celular se posiciona con tripié, o sujetado firmemente, a una distancia de dos metros aproximadamente del cuadrante de dosel (estrato superior de las plantas) central elegido. Las imágenes muestran características morfológicas y fisiológicas de las plantas, lo cual permite dar seguimiento al crecimiento y desarrollo del cultivo.

Sánchez Millán mencionó que las plantas, en general, tienen considerable interrelación con la energía electromagnética (espectro electromagnético). “Lo que nos interesa en específico es la interrelación que tienen con el espectro del visible, es decir, la región que el ojo humano es capaz de percibir: longitudes de onda que van del azul, hasta el rojo”.

Por ejemplo, los seres humanos podemos percibir el color verde y amarillo de las plantas porque reflejan esos colores, pero también se sabe que estas absorben fuertemente el azul y rojo, pero en el caso del infrarrojo no es visible al ojo humano; sin embargo, las plantas tienen interacción con esta longitud de onda, apuntó.

También se conoce que, según su estado fisiológico, modifican la interacción con esas longitudes de onda. Por ejemplo, una que crece en condiciones adecuadas absorberá una cantidad importante de luz azul y reflejará el color verde (entre otras longitudes de onda), de ahí que la consideremos sana, destacó.

En cambio, aquellas con cierto estrés (por sequía, deficiencias nutricionales o ataque de patógenos, etcétera) lo manifestará a través de una alteración en las cantidades de las diferentes longitudes de onda que reflejan; es decir, se modifica el espectro de luz que reflejan, lo cual al ser cuantificable, es posible manipular matemáticamente esta respuesta de las imágenes emitidas por las planta.

La propuesta es que mediante el uso de las imágenes de cultivos capturadas con las cámaras -instaladas en los teléfonos inteligentes comunes (incluso de los denominados “de baja gama”)- se pueda determinar la condición fisiológica y estimar el rendimiento de cultivos agrícolas. Si bien esta tecnología se ha utilizado desde hace dos décadas por lo menos, incluye el uso de cámaras infrarrojas, las cuales son de precios prohibitivos para la mayoría de los agricultores, detalló Sánchez Millán.

Nuestros avances se han realizado utilizando como modelo experimenta el cultivo de chía para grano. En etapa vegetativa las plantas acumulan fotosintatos (azúcares resultantes de la fotosíntesis) en las hojas. Es decir, se preparan para la etapa reproductiva o formación de la semilla; en el caso de la chía, se configuran las espigas florales donde se formarán las semillas.

“Lo que hicimos fue sacar fotografías en toda la etapa de desarrollo de la planta de chía –incluyendo el momento de la floración– y observamos un cambio en la tendencia de índices espectrales; es decir, la presencia de vegetación verde en la superficie y su distribución espacial y espectral”, externó.

Bajo costo

Frida Reséndiz puntualizó que tuvieron cuatro fechas para la toma de fotografías, con las que se generó la base de datos de imágenes las cuales se digitalizaron con software libre. Posteriormente “se seleccionó un cuadrante del dosel vegetal de dos surcos centrales. Los resultados arrojan información relativa a la densidad que registra cada imagen de las bandas espectrales: rojo, verde y azul (RGB, por sus iniciales en inglés) que es lo que se busca”.

Luego fueron analizados matemáticamente, lo que proporcionó resultados sobre la cantidad de RGB de la unidad experimental. “Con ello nos percatamos que todo este proceso sí explicaba el estatus fisiológico de la planta, en este caso el cambio de estado vegetativo a fase de reproducción y también que la fertilización tiene un impacto en la translocación de fotosintatos”.

De acuerdo con Frida Reséndiz bastó un dispositivo móvil con cámara para obtener una serie de fotos con las que se conformó la base de datos que se “corrió” en programas de análisis de imágenes y matemáticos, que contiene un algoritmo para determinar en qué estado fisiológico se encuentra el cultivo. Por ejemplo, si está sano porque tiene una proporción típica de RGB para diferentes etapas de desarrollo, y con ello en un futuro poder establecer el rendimiento.

Precisó que la generación del algoritmo, la base de datos y la App están a cargo de Diego Ramírez Alfaro, también tesista y alumno de la licenciatura de Matemáticas Aplicadas y Computación de la FES Acatlán.

José Luis Sánchez aclaró: una vez que nos aseguremos que basta con las imágenes que proporciona la cámara de un dispositivo móvil para realizar este procedimiento, se estará en posibilidad de ponerlo a disposición de los productores de bajos recursos “y, de esta manera, insertar a este segmento de la población en el uso de tecnología de punta”.