La NASA ayuda a detectar enfermedades...en las uvas

Se calcula que anualmente, entre el 15% y el 30% de las cosechas globales se ven afectadas por enfermedades de las plantas, como mohos marchitos, bacterias que dañan las raíces y virus. Identificar estas enfermedades de manera precoz puede marcar la diferencia entre una cosecha perdida y una que se puede salvar. Investigadores han utilizado una avanzada herramienta científica aérea desarrollada en el Laboratorio de Propulsión a Chorro de la NASA en California del Sur para precisamente detectar los indicios sigilosos de una enfermedad de la uva que causa daños anuales de miles de millones de dólares a las cosechas.

Esta tecnología de teledetección podría tener un papel importante en la supervisión de cultivos, comenzando con una enfermedad viral llamada GLRaV-3, que afecta severamente a la industria del vino y la uva en los Estados Unidos, con pérdidas estimadas de alrededor de 3 mil millones de dólares al año. Hasta ahora, la detección de GLRaV-3 implicaba un proceso laborioso y costoso de inspección de planta por planta y pruebas moleculares.

​El equipo de investigación se propuso determinar si podían ayudar a los agricultores a identificar infecciones por GLRaV-3 de manera temprana y desde el aire utilizando tecnología de aprendizaje automático y el espectrómetro de imágenes infrarrojas/visibles aerotransportadas de próxima generación de la NASA (AVIRIS-NG). Este dispositivo óptico ha sido empleado previamente para medir y supervisar diversos riesgos, como incendios forestales, vertidos de petróleo, emisiones de gases de efecto invernadero y polución del aire relacionada con erupciones volcánicas.

Durante una campaña de 2020 para detectar emisiones de metano en California, la Dra. Katie Gold, experta en fitopatología, y su equipo se hicieron una pregunta diferente: ¿Podría AVIRIS-NG descubrir una infección oculta en los cultivos en una de las principales regiones productoras de uva en el estado?

Gold, profesora asistente de la Universidad de Cornell y autora principal de los nuevos estudios, señaló que, al igual que los seres humanos, las plantas enfermas a menudo no muestran síntomas externos de inmediato, lo que hace que la detección temprana sea un desafío clave para los agricultores. En el caso del virus del enrollamiento de la hoja de la vid, puede pasar un año antes de que aparezcan signos visibles, como hojas descoloridas y frutos deformados. Sin embargo, a nivel celular, el estrés ya está en marcha, alterando la forma en que la luz solar interactúa con el tejido vegetal.

Utilizando AVIRIS-NG montado en un avión de investigación, observaron aproximadamente 11,000 acres de viñedos en Lodi, California, una región crucial para la producción de uvas de calidad. Luego, incorporaron estas observaciones en modelos computacionales que desarrollaron y entrenaron para detectar la infección. Para confirmar sus resultados, colaboradores de la industria realizaron inspecciones terrestres en más de 300 acres de viñedos y recopilaron muestras para pruebas moleculares.

Gold destacó que este proceso fue intensivo en mano de obra y se llevó a cabo durante una ola de calor en California, agradeciendo a los productores, colaboradores de la industria y equipos de exploración por su arduo trabajo. Estos esfuerzos continuarán bajo el Consorcio Acres de la NASA, donde Gold ejerce como científica principal.

Los investigadores lograron diferenciar las vides infectadas de las no infectadas antes y después de que mostraran síntomas, con modelos que alcanzaron hasta un 87% de precisión. Esta detección temprana de GLRaV-3 podría brindar a los productores de uva una advertencia de hasta un año para intervenir.

En un artículo adicional, los investigadores indicaron que su estudio de caso resalta cómo las capacidades emergentes en la teledetección desde el aire y el espacio pueden respaldar la vigilancia de patógenos en tierra. Estas capacidades incluyen futuras misiones como la Biología y Geología de Superficie (SBG) de la NASA, parte de la flota de misiones que conformarán el Observatorio del Sistema Terrestre de la agencia. Argumentaron que SBG proporcionará datos que, combinados con el aprendizaje automático, podrían respaldar decisiones agrícolas globales.
Fernando Romero Galván, candidato a doctorado y autor principal de ambos estudios, enfatizó la importancia de prácticas agrícolas sostenibles en un contexto de cambio climático y el potencial de la teledetección y la detección de enfermedades de las plantas para respaldar decisiones basadas en datos para la gestión de cultivos sostenibles.
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Ryan Pavlick, tecnólogo de investigación del JPL y coautor, expresó su visión de expandir esta investigación a nivel global para diversas enfermedades de los cultivos y apoyar a los agricultores de todo el mundo.