Una vista desde lo alto
Adoptando una perspectiva diferente, los investigadores del CIMMYT están ayudando a los mejoradores a avanzar en el mejoramiento de los cultivos y a los agricultores a tomar mejores decisiones de gestión de estos
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Los científicos del CIMMYT llevan tiempo utilizando drones y otras herramientas de teledetección para llevar a cabo un fenotipado de plantas de alto rendimiento, rastrear plagas y enfermedades y detectar los límites del terreno, así como otras aplicaciones. Pero la combinación de esta tecnología con las imágenes por satélite está demostrando ser un cambio de juego.
Con las imágenes por satélite, los científicos pueden replicar los hallazgos en los campos de los agricultores. La integración de estas dos tecnologías en los sistemas de apoyo a la toma de decisiones permite a los científicos, los agricultores y los responsables de la toma de decisiones mejorar los cultivos a escala mundial a un bajo costo.
La medición de la altura de las plantas con drones de gran potencia
A principios de 2021, científicos del CIMMYT, la Universidad Federal de Viçosa (Brasil) y la empresa privada de semillas KWS Momont Recherche utilizaron con éxito la tecnología de los drones para medir la altura de los cultivos de trigo en cuatro fases de crecimiento. Los científicos constataron que las estimaciones obtenidas con los drones tenían una precisión similar a la de las mediciones en tierra.
El avance en la evaluación de plagas y enfermedades
El análisis de imágenes con drones permite a los científicos realizar evaluaciones más objetivas de la gravedad de las enfermedades y acelerar el desarrollo de variedades de maíz resistentes a ellas.
Mediante el uso de imágenes basadas en drones, los científicos del CIMMYT y sus socios de investigación han mejorado la evaluación de la mancha de alquitrán, presente en América Central y del Sur, y de la enfermedad del virus del rayado del maíz, presente en el África subsahariana.
Los experimentos de teledetección en sitios de prueba en todo México han asegurado logros similares con otras enfermedades foliares comunes del trigo, la septoriosis y la mancha foliar.
Los científicos también han estado probando algoritmos de aprendizaje profundo —algoritmos informáticos que mejoran el rendimiento a lo largo del tiempo ajustándose a los nuevos datos o “aprendiendo” de ellos— para automatizar la evaluación de la gravedad de las enfermedades foliares. Este trabajo, en colaboración con la Universidad Federal de Tecnología de Paraná (Brasil), ya sugiere resultados prometedores.
La mejora de las previsiones para los sistemas de alerta temprana de enfermedades de los cultivos
En Etiopía, un equipo del CIMMYT, la Universidad Católica de Lovaina (UCLouvain), la Universidad de Cambridge y el Instituto Etíope de Investigación Agrícola (EIAR, por sus siglas en inglés), es pionero en la creación de un servicio de previsión de la roya del trigo a nivel mundial mediante soluciones de teledetección.
Para los agricultores, la roya del trigo puede causar pérdidas devastadoras en cuestión de semanas al destruir plantas de trigo sanas; la detección temprana mediante sistemas de alerta es fundamental para la prevención. La posible existencia de la enfermedad puede predecirse mediante un servicio de previsión, pero aún no se conoce la susceptibilidad de cada planta a la enfermedad.
El CIMMYT está probando el uso de drones e imágenes de satélite de alta resolución para identificar la presencia de la roya del trigo y supervisar la progresión de la enfermedad, basándose en datos de experimentos de campo de control y de los propios campos de los agricultores.
Con la experiencia añadida del laboratorio de teledetección de la UCLouvain, el equipo de investigación está determinando ahora si los datos por satélite de la Agencia Espacial Europea pueden ayudar a cartografiar la distribución de los tipos de cultivos en Etiopía.
El asesoramiento experto sobre riego y siembra para los agricultores
Los agricultores del norte de México reciben ahora datos valiosos sobre la programación del riego y las fechas óptimas de siembra a través de la aplicación para teléfonos inteligentes COMPASS. La iniciativa, financiada por la Agencia Espacial del Reino Unido, también permite a los agricultores evaluar las imágenes semanales del Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) de sus campos y registrar sus actividades de gestión de cultivos.
La detección de los límites de los campos mediante imágenes de satélite de alta resolución
Los resultados de un estudio realizado en Bangladesh revelan que unos innovadores algoritmos de aprendizaje automático pueden detectar los límites de los campos agrícolas a partir de imágenes de satélite de alta resolución, lo que ayudará a los agricultores a producir sus cultivos y a conseguir ayuda financiera.
Científicos del CIMMYT y de la Universidad de Búfalo utilizaron imágenes de satélite de alta resolución para crear automáticamente los límites de los campos. Conocer el tamaño de sus tierras ayuda a los agricultores a acceder a créditos asequibles para comprar suministros agrícolas y aplicar la cantidad correcta de fertilizante a sus tierras.
El desarrollo de un trigo resiliente al clima
Basándose en una década de investigación, nuestro equipo de fisiología del trigo está aplicando nuevos enfoques de fenotipado de alto rendimiento con el Consorcio para el Mejoramiento del Trigo tolerante al Calor y la Sequía (HeDWIC, por sus siglas en inglés).
El trabajo del equipo consiste en evaluar, validar e implementar plataformas de teledetección para el fenotipado de alto rendimiento de los rasgos fisiológicos, que van desde la temperatura del dosel hasta el contenido de clorofila, que indica el verdor de una planta. El fenotipado de alto rendimiento requiere un fenotipado rápido y preciso de muchos genotipos o parcelas.
Estos nuevos enfoques ayudarán a identificar y evaluar nuevos rasgos de adaptación al calor y la sequía en el trigo. El equipo también ha proporcionado datos de teledetección para mejorar los modelos de selección genómica del proyecto Aceleración de Ganancias Genéticas en Maíz y Trigo (AGG, por sus siglas en inglés).
Este trabajo no habría sido posible sin el apoyo de la Fundación Bill & Melinda Gates, el Consejo de Investigación de Biotecnología y Ciencias Biológicas (BBSRC, por sus siglas en inglés) del Reino Unido, la Fundación para la Investigación de la Alimentación y la Agricultura (FFAR, por sus siglas en inglés), la Secretaría de Agricultura y Desarrollo Rural de México (SADER) y la Agencia de los Estados Unidos para el Desarrollo Internacional (USAID, por sus siglas en inglés), que aportaron la financiación necesaria.