La Universidad de Virginia, la NASA y la Universidad de Buffalo probaron vuelos capaces de medir temperatura, fotosíntesis, agua y respuesta vegetal con alta resolución
Redactor: Javier Morales O.
Editor: Karem Díaz S.
Investigadores y estudiantes de la Universidad de Virginia, la NASA y la Universidad de Buffalo probaron drones equipados con sensores térmicos y ópticos para evaluar la salud de los cultivos en Estados Unidos. Los vuelos se realizaron durante cinco días sobre los campos del Morven Sustainability Lab, una instalación de investigación de 1.170 hectáreas perteneciente a la universidad.
Las aeronaves operaron a más de 30 metros de altura y recogieron información sobre la luz reflejada, la temperatura, la altura y el contenido de agua de las plantas. El proyecto busca mejorar la capacidad de predecir el estrés y la productividad vegetal antes de que los problemas puedan reconocerse mediante una inspección visual convencional.
La colaboración combinó conocimientos de agricultura, biología, ecología, ingeniería y teledetección. La Universidad de Buffalo aportó un nuevo método para guiar los drones sobre las áreas agrícolas, la NASA contribuyó con su experiencia en observación remota y la Universidad de Virginia preparó el campo experimental y realizó las mediciones terrestres.
Los sensores observan cambios invisibles para el agricultor
Los drones incorporaron instrumentos capaces de medir con una resolución espectral de un nanómetro la luz reflejada por la vegetación. Cada cultivo interactúa con la radiación de acuerdo con su estructura, pigmentación, temperatura y condición fisiológica, por lo que las variaciones registradas pueden revelar cambios en su funcionamiento.
Otros sensores midieron la temperatura, la altura, las especies presentes y variables relacionadas con la fotosíntesis y el agua. La combinación de esas señales permite construir una imagen más completa del estado del campo que la obtenida con una cámara convencional.
Manuel Lerdau, profesor de Ciencias Ambientales de la Universidad de Virginia y director de investigación de Morven, explicó que el objetivo es mejorar las predicciones sobre el estrés y la productividad. La aplicación agrícola prevista consiste en ayudar a producir cultivos de manera más rápida, eficiente y económica, además de reducir el impacto ambiental de determinadas intervenciones.
El sistema podría recorrer superficies mucho mayores que una persona y señalar sectores con respuestas anómalas. Esta capacidad se relaciona con el desarrollo de mapas digitales de alta precisión para gestionar huertos, herramientas que permiten localizar variaciones dentro de una misma explotación y orientar mejor el trabajo de campo.
La tecnología busca detectar sequía, plagas y enfermedades
Los investigadores esperan que los datos permitan reconocer señales de sequía, ataques de insectos o enfermedades antes de que los síntomas sean evidentes para el ojo humano. Una alerta temprana ofrecería al productor más tiempo para confirmar el problema y decidir si necesita irrigar, controlar una plaga o aplicar otra medida correctiva.
La información aérea también puede mostrar la distribución espacial del estrés. Dos plantas con síntomas similares pueden encontrarse dentro de áreas con patrones diferentes: una anomalía concentrada podría sugerir una infección localizada, mientras que una respuesta extendida puede estar asociada con falta de agua u otra condición ambiental.
La interpretación correcta de estas señales es fundamental. La experiencia con sensores utilizados en sistemas agrícolas de precisión muestra que cualquier medición tiene límites y necesita calibración, mantenimiento y verificación antes de convertirse en una orden de manejo.
Los drones tampoco establecen por sí solos la causa de cada cambio observado. Una temperatura elevada o una alteración espectral pueden responder a diferentes factores, por lo que los mapas deben contrastarse con observaciones directas, antecedentes meteorológicos y mediciones del suelo.
Las mediciones terrestres comprobarán los datos aéreos
Antes de los vuelos, los estudiantes recorrieron los campos de Morven y registraron las plantas presentes. Estas observaciones proporcionaron una referencia terrestre con la cual comparar posteriormente las lecturas captadas desde el aire.
Durante la campaña se organizaron dos equipos para obtener mediciones superpuestas. Uno recogió datos sobre el terreno mientras el otro operaba el dron, un procedimiento que ayudará a determinar si las señales remotas representan correctamente las condiciones reales de la vegetación.
La validación terrestre es indispensable para transformar imágenes en información agronómica. Sin esa comprobación, una diferencia de color, temperatura o reflectancia podría interpretarse erróneamente como estrés, aunque proceda de la variedad cultivada, la etapa de crecimiento, la humedad superficial o la estructura del dosel.
Los investigadores analizarán los resultados durante los próximos meses para establecer la eficiencia del dron en la evaluación de la salud vegetal. Por ahora, el proyecto constituye una prueba en desarrollo y todavía no ha presentado conclusiones definitivas sobre su precisión ni sobre los ahorros que podría generar en explotaciones comerciales.
STELLA acerca la teledetección a más usuarios
La Universidad de Virginia y la NASA también probaron STELLA, un instrumento remoto ligero y de bajo costo desarrollado durante siete años de colaboración. Su nombre corresponde a Science and Technology Education for Land/Life Assessment y puede construirse por aproximadamente 200 dólares.
Los estudiantes utilizaron el dispositivo de forma manual para obtener una segunda lectura de los terrenos. Después compararon esa información con las observaciones de campo y los datos registrados por los sensores instalados en los drones.
El equipo pretende ampliar el acceso a la ciencia de la teledetección más allá de los laboratorios profesionales. El menor costo de STELLA puede facilitar actividades educativas y pruebas preliminares, aunque su desempeño deberá evaluarse frente a instrumentos de mayor resolución.
La combinación de sensores económicos con plataformas aéreas forma parte de una tendencia que busca hacer más accesible la agricultura digital. Otro ejemplo es el empleo de inteligencia artificial para ajustar la siembra a las condiciones de cada parcela, donde los datos sirven para adaptar densidades y decisiones agronómicas en lugar de tratar todo el terreno de manera uniforme.
La colaboración reunió ingeniería, biología y ecología
El proyecto integró especialistas con funciones distintas. Los ingenieros se ocuparon de los sistemas de vuelo y adquisición de datos, mientras los biólogos y ecólogos aportaron criterios para interpretar la condición de las plantas y relacionarla con el ambiente.
Tierney Cantwell, estudiante doctoral de segundo año, participó con el respaldo de Morven junto con Lerdau. La investigación también incorporó al Departamento de Ciencias Ambientales, la Decarbonization Academy y el propio laboratorio de sostenibilidad de la Universidad de Virginia.
Las estudiantes Emma Ellsworth y Emeline Daley elaboraron un video instructivo sobre el uso de STELLA. Ellsworth participó junto con Daley, Emily Snellings y Cole Sutter mediante la Decarbonization Academy, un programa remunerado de prácticas de verano dedicado a la sostenibilidad.
Esta estructura interdisciplinaria resulta necesaria porque el vuelo representa solo una parte del proceso. Los datos deben calibrarse, procesarse, compararse con el terreno y convertirse en indicadores comprensibles antes de orientar una decisión agrícola.
De los mapas agrícolas a las intervenciones precisas
La utilidad práctica dependerá de que la información pueda obtenerse con rapidez, repetirse durante la campaña y relacionarse con acciones concretas. Un mapa que muestra estrés vegetal solo genera valor cuando ayuda a ajustar el agua, investigar una enfermedad o comprobar la presencia de insectos.
El monitoreo puede conectarse posteriormente con equipos capaces de actuar sobre el área identificada. En China, por ejemplo, ya se han probado drones con iluminación para apoyar la cosecha nocturna de trigo, una experiencia que muestra cómo las aeronaves no tripuladas pueden asumir diferentes funciones dentro de las operaciones agrícolas.
También será necesario evaluar costos de equipos, capacitación, procesamiento de imágenes, mantenimiento y cumplimiento de las normas de vuelo. La viabilidad puede variar considerablemente entre una finca pequeña, una explotación extensiva y una instalación dedicada a la investigación.
Los próximos análisis deberán establecer con qué precisión el sistema diferencia especies y estados fisiológicos, cuánto tiempo requiere procesar las mediciones y si los resultados son consistentes bajo distintas condiciones meteorológicas y etapas del cultivo.
La experiencia de Morven ofrece una plataforma para conectar sensores económicos, vuelos de alta resolución y observaciones de campo. Si las evaluaciones confirman su eficacia, este enfoque podría proporcionar a los productores información más temprana y localizada para administrar agua, vigilar la sanidad vegetal y reducir aplicaciones innecesarias.
Fuente referencial:
Phys.org
