En los últimos años, Katy Rainey y Keith Cherkauer de la Universidad de Purdue han trabajado para predecir la biomasa de soja a partir de imágenes de drones en Indiana.
por Steve Koppes, Universidad de Purdue
«Ahora estamos expandiendo esa capacidad a todos los programas públicos de cultivo de soya en la región», dijo Rainey, profesor de agronomía, quien también dirige el Purdue Soybean Center. Pronto, ella y Cherkauer comenzarán a recibir imágenes de drones recopiladas en un panel de 1200 variedades de soja que los mejoradores han plantado en 11 estados de la región centro-norte de EE. UU.
«Aquí en Purdue, haremos todo el procesamiento y la modificación de las imágenes para predecir la biomasa», dijo. El esfuerzo es parte del proyecto SOYGEN3 (Science Optimized Yield Gains through ENvironments), que consta de ocho universidades, incluida Purdue.
«El objetivo general de este experimento es desarrollar métodos y modelos para seleccionar soya que sea de alto rendimiento en ambientes extremos futuros bajo escenarios de cambio climático», dijo Rainey. «Sabemos que los entornos futuros en los que vamos a cultivar soja son diferentes de los que tenemos ahora porque el clima está cambiando. También estamos teniendo un clima más extremo debido al cambio climático».
El proyecto explota un software, llamado Plot Phenix , que convierte rápidamente fotografías aéreas de cultivos en información útil para el fitomejoramiento, el modelado de cultivos y la agricultura de precisión. Rainey y Cherkauer, profesor de ingeniería agrícola y biológica , y Purdue Ph.D. el alumno Anthony Hearst, director ejecutivo de Progeny Drone Inc., patentó Plot Phenix en 2022.
«Estoy interesado en el uso del agua , los efectos de los entornos y la capacidad de medir y simular la soja en grandes áreas», dijo Cherkauer, quien también dirige el Centro de Investigación de Recursos Hídricos de Indiana. «Tener ubicaciones que están más alejadas aumenta la probabilidad de que tengamos una variedad de condiciones ambientales».
Los criadores y agricultores de soja de Minnesota plantan un stock genético diferente al de Indiana, por ejemplo, que requiere variedades más resistentes al calor. Pero incluso las áreas que comparten la misma precipitación promedio anual podrían experimentar años dramáticamente diferentes.
«Podríamos tener sequía aquí en Indiana, y el este de Kansas podría tener un año normal. Tener acceso a tantos lugares que podrían experimentar condiciones climáticas promedio y condiciones más secas nos permite ampliar el análisis de imágenes y los modelos que estamos construyendo más allá lo que hacemos ahora», dijo Cherkauer.
El este de Kansas recibe aproximadamente la misma precipitación que Indiana, Illinois y Missouri. Pero el oeste de Kansas recibe aproximadamente la mitad de las precipitaciones. Se parece al centro-oeste de Nebraska, las Dakotas y el oeste de Minnesota en ese sentido.
«Indiana es casi completamente de secano, excepto por la producción de semillas y la producción en los suelos arenosos. Illinois va a ser similar. A medida que ingresas a Iowa, comienzan a ver un poco más de riego», dijo Cherkauer.
Cherkauer es cofundador de GRYFN, una empresa afiliada a Purdue que proporcionó un nuevo dron para el proyecto. Los vuelos de calibración para la nueva plataforma ya comenzaron en el Centro Agronómico de Investigación y Educación de Purdue, una instalación agrícola de 1,600 acres ubicada a siete millas al noroeste del campus.
La colaboración SOYGEN3 volará drones que recolectarán imágenes en rojo, verde y azul (RGB, o color verdadero, el tipo capturado por las cámaras regulares).
«SOYGEN3 se trata de comenzar con cámaras y sistemas de hardware relativamente económicos en una variedad de ubicaciones», dijo Cherkauer. Pero el dron de Purdue también llevará cámaras multiespectrales y térmicas, lo que generará mejores conjuntos de datos que podrían generar recomendaciones para sus socios SOYGEN3.
Dichos datos podrían ayudar a EE. UU. a mantener su posición como el principal productor de soja del mundo. Los ingresos en 2022 superaron los $ 66 mil millones. Esto incluye más de $ 34 mil millones en exportaciones, según el Servicio Agrícola Exterior del USDA.
«Es un cultivo único porque es muy importante para la futura seguridad alimentaria de proteínas», dijo Rainey, quien apareció de manera destacada en el último artículo de portada de la revista Seed World. Sin embargo, los usos de la soja son en su mayoría industriales, lo que significa que las personas consumen solo un pequeño porcentaje de su producción.
«Ocasionalmente, puede comer un alimento tradicional de soya como tofu o edamame. Pero en su mayor parte, el 95% de la soya en todo el mundo se alimenta a pollos y cerdos y es la base de esa cadena alimentaria», dijo Rainey.
Para mantener la producción floreciente de soja, los investigadores necesitarán una comprensión más precisa de cómo el tiempo y el clima afectan el rendimiento en una variedad de entornos que involucran variación genética . Los mejoradores podrían entonces seleccionar variedades de soja de manera más estratégica.
«La variación genética es clave porque la forma más obvia en que los criadores o las organizaciones de criadores del sector privado utilizarían los datos que producimos sería en lo que se conoce como predicción genómica», explicó Rainey.
Con suficientes datos sobre todo el genoma de la soja, la predicción genómica permite a los mejoradores crear un modelo estadístico que predice el rendimiento de 10 000 líneas no probadas.
«Pero los modelos de predicción genómica deben calibrarse para los entornos y tener más información de la que hay actualmente», dijo Rainey. También se necesita un modelo que incluya predicciones de biomasa. Dichos modelos se basan en imágenes y genética de drones.
«En mi laboratorio, trabajamos en la combinación de esa información. Somos casi los únicos que hacemos eso en el sector público y privado de la soja», dijo.
