Un método innovador que utiliza un dron equipado con una cámara de bajo coste y software libre ha demostrado ser eficaz en la selección de plantas de maíz resistentes a la sequía. Esta herramienta se presenta como una solución prometedora para afrontar uno de los retos más apremiantes del cambio climático en la agricultura: la escasez de agua.
Los resultados de esta investigación han sido publicados en el Plant Phenome Journal por un grupo de científicos del Genomics for Climate Change Research Center (GCCRC), un centro de investigación de ingeniería de la Universidad Estatal de Campinas (UNICAMP) en el estado de São Paulo, Brasil. Según Helcio Duarte Pereira, uno de los investigadores del GCCRC, «los experimentos con plantas genéticamente modificadas son costosos. Este método nos ha permitido evaluar la tolerancia a la sequía en un área relativamente pequeña, utilizando un software gratuito y una cámara RGB más accesible que las cámaras multiespectrales».
Mejoras en la recopilación de datos
La metodología desarrollada no solo optimiza la recolección de datos, sino que también la hace más rápida y económica. Los métodos convencionales suelen requerir mediciones manuales con equipamiento costoso y procesos lentos. Con el uso del dron, lo que antes podría llevar días se realiza en pocas horas, permitiendo evaluar las plantas en diferentes etapas de crecimiento. Juliana Yassitepe, quien coordinó el estudio, explica que «el análisis continuo a lo largo del ciclo de vida de las plantas fue esencial para entender cómo responden al estrés hídrico».
Durante la temporada seca de 2023, entre abril y septiembre, los investigadores llevaron a cabo una serie de vuelos en un sitio experimental en Campinas, donde se sembraron 21 variedades de maíz, de las cuales tres eran convencionales y 18 modificadas genéticamente para sobreexpresar genes relacionados con la resistencia al estrés hídrico. Cada vuelo del dron tenía una duración de diez minutos y producía 290 imágenes, de las cuales se seleccionaron 13 tomadas con la cámara multiespectral y 18 con la cámara RGB, más económica y efectiva para este tipo de análisis.
Los datos obtenidos a partir de las imágenes se analizaron con software libre que permitió la correlación de los diferentes espectros de color. Para calibrar los modelos predictivos, los investigadores también realizaron mediciones convencionales en el terreno. Los resultados mostraron que las imágenes de la cámara más barata eran más fiables y precisas, lo que hace que esta tecnología sea accesible para programas de mejora a gran escala.
Además, la reducción de costes operativos permite realizar estudios en áreas más pequeñas, lo que resulta especialmente útil en proyectos con recursos limitados. «No siempre tenemos suficientes semillas para plantar en áreas muy grandes, lo que puede ser un cuello de botella en este tipo de investigación», añade Yassitepe.
La capacidad del dron para volar a baja altura también contribuye a obtener imágenes de alta resolución, lo que es beneficioso en áreas experimentales reducidas y permite la recopilación de datos más precisos. Aunque el desarrollo de aplicaciones específicas para productores no es el objetivo principal del grupo, este avance abre la puerta a futuras investigaciones y a la posible creación de herramientas tecnológicas para la agricultura.
Según Pereira, «hay aplicaciones en el mercado que permiten evaluar, por ejemplo, el clorofilo de la planta y así determinar los niveles de nitrógeno, ajustando la fertilización según sea necesario». Yassitepe también sugiere que los índices evaluados en el estudio pueden servir como base para el desarrollo de aplicaciones que realicen mediciones automáticas del estrés hídrico en diferentes cultivos agrícolas o forestales.
