Cómo aprovechar 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 están surgiendo, a fin de tomar las medidas necesarias (liberación 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 método de dos vías: 1) Hacer fuerte énfasis en el uso de medidas preventivas (barreras físicas, selección de variedades, procedimientos de limpieza, control de temperatura, etc.) y 2) Aplicar medidas de respuesta después de detectar el surgimiento de poblaciones de plagas.

A pesar de que hay una serie de medidas preventivas de manejo de plagas que son bastante utilizadas, la adopción de medidas de respuesta basadas en MIP (liberaciones de depredadores naturales dirigidas a blancos específicos), se ha visto impedida por procedimientos insuficientes de monitoreo e inspección en campo; mismos que de ser eficientes podrían permitir la detección del surgimiento o el desarrollo incipiente de las poblaciones de plagas. La detección temprana de plagas es esencial para reducir el daño que causan y su importancia económica al mínimo.

Debido al tamaño de la mayoría 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 difíciles de suprimir a través de medios de control biológico o de insecticidas poco agresivos (de acción lenta).

El desarrollo de tecnologías factibles, costeables, confiables y exactas que sirvan para detectar las poblaciones de plagas cuando apenas están surgiendo, puede ser considerado uno de los retos más importantes que enfrentan las operaciones de los invernaderos para el control de insectos y ácaros. Si esas tecnologías se pudiesen poner a disposición del público, las aplicaciones de insecticidas menos agresivos y las liberaciones de depredadores naturales podrían proporcionar mejores niveles de protección en los cultivos, y serían utilizados de manera más estratégica (cuando se requieran y en el lugar adecuado).

Uso de tecnologías avanzadas de detección remota

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

El principio fundamental detrás del uso de tecnologías de detección remota para automatizar y optimizar la detección de infestaciones de plagas se basa en el hecho de que los cultivos saludables reflejan la luz de forma distinta a los cultivos que están estresados por la presión de ácaros e insectos.

A fin de hacer una analogía con los seres humanos, los cultivos “sufren fiebre” cuando son sometidos al estrés de las plagas. En ese punto, las tecnologías de cámaras avanzadas pueden ser utilizadas de dos maneras importantes. Primero, se usa para detectar cuando las plantas están estresadas (porque están infestadas). En segundo lugar, los resultados de un análisis avanzado de los cambios específicos en las características de reflectancia pueden ser utilizados como parámetros de diagnóstico para determinar el factor causante del estrés. Esto se logra capturando la reflectancia de los cultivos en un gran número de bandas espectrales, considerando que los valores de reflectancia en cada banda espectral están asociados indirectamente con los procesos fisiológicos de los tejidos foliares.

El estrés inducido por las plagas causa cambios sutiles en los procesos fisiológicos de las plantas y estos cambios fisiológicos alteran la composición bioquímica 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 cámaras, 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 infestación 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 iluminación 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 iluminación no son uniformes. Estas diferencias en las condiciones de captura de imágenes afectan la calidad de los datos de reflectancia foliar.
  • Debido a los precedimientos operativos, puede ser muy útil contar con un sistema de detección remota que monitoree a los cultivos bajo invernadero cuando no hay trabajadores que estén vigilando a los cultivos.
  • Las tecnologías de captura de imágenes avanzadas requieren grandes volúmenes de datos, los cuales, debido a las necesidades de análisis y procesamiento, requieren cierto tiempo de procesamiento en la computadora. Por lo tanto, el equipo de investigadores está trabajando para crear un sistema que opere durante la noche y pueda proporcionar mapas de las zonas de riesgo (incluyendo un diagnóstico de los factores causantes de estrés) a la mañana siguientes, para que los administradores de los invernaderos puedan decidir cuándo y dónde requieren realizar más inspecciones o dónde deben activar un mayor número de medidas.
    Sensores montados en rieles para detección remota

La mayoría de los invernaderos comerciales tienen sistemas de rieles o tuberías. El equipo de investigadores de UC-Davis ha desarrollado un prototipo que puede ser instalado en un sistema de tuberías 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 cámaras, como la adquisición de los datos de reflectancia foliar. El prototipo puede moverse automáticamente sobre las bancas con plantas en floración y hortalizas, de tal suerte que los datos de la reflectancia foliar sean transferidos a una computadora para su procesamiento y análisis.

Uso más amplio de los sistemas de detección remota

El sistema de detección remota instalado en rieles en los invernaderos comerciales permitirá la detección y el manejo más eficientes y efectivos de insectos, ácaros y enfermedades. Los patrones de reflectancia foliar no sólo son un indicio de las infestaciones de artrópodos, sino también de las deficiencias de nutrientes y del estrés por salinidad, además de que pueden ser utilizados para monitorear la salud vegetal de manera más amplia.

El equipo de la Universidad de California Davis está convencido de que la robótica y los sistemas de detección remota revolucionarán las operaciones de los invernaderos y el prototipo es sólo uno de muchos sistemas que están siendo desarrollados por las compañías privadas y los investigadores universitarios en todo el mundo.

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

De hecho, el equipo busca utilizar esta información para desarrollar un sistema de detección de estrés vegetal preciso, práctico y económicamente factible que puedan utilizar los productores para tomar las decisiones correctas y realicen un manejo mejorado y sostenible.


Basado en un artículo que originalmente apareció en Greenhouse Grower, una marca de Meister Media. El autor, Christian Nansen, forma parte del departamento de entomología para la Universidad de California, recinto Davis.

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