RESUMEN DE LA TESIS
En la naturaleza, las plantas están expuestas a un entorno muy dinámico, donde las condiciones de luz, temperatura, suministro de agua, humedad relativa, ataques de herbívoros, etc. están presentes y en constante evolución. Infecciones - por virus, bacterias, etc.-, sequía - estrechamente asociada con intensidad de luz -, lesiones y otros factores ambientales, causan estrés en las plantas. Estos estreses a su vez producen cambios en la bioquímica y componentes estructurales de las plantas como la clorofila, el agua, las proteínas, materiales de la pared celular, etc., que afectan la reflectividad y absorción de luz, dando lugar a diferencias en la firma espectral entre plantas sanas y enfermas.
La papa, uno de los cultivos más importantes del mundo, está siempre amenazada por varios factores de estrés sea cual sea el lugar de cultivo. Esta condición fundamental para la producción de patata a nivel mundial se ha exacerbado debido al inminente cambio climático, ya que se ha pronosticado que la sequía y las plagas serán los principales problemas en los próximos años. Las enfermedades más graves de la patata a nivel mundial, el oomycete Phythophthora infestans, así como la bacteria Ralstonia solanacearum y la sequía, se prevén como las más críticas, seguidas de las diferentes infecciones virales y ataques de plagas, debido a que el incremento de la temperatura podría acelerar sus ciclos de vida. La situación se torna aún más grave teniendo en cuenta que, en general, el monitoreo sanitario convencional detecta el factor estresante sólo después de que un daño importante se ha producido a las plantas.
La teledetección es la ciencia y el arte de obtener información sobre un objeto, área o fenómeno a través del análisis de los datos adquiridos por un sensor que no está en contacto con el objeto, área o fenómeno a investigar. En el caso específico de la teledetección en agricultura (y en este trabajo de tesis), se puede afirmar que la información se puede obtener gracias a la luz visible. Sin embargo, la luz visible es sólo una de muchas formas de energía electromagnética, la cual comprende también a las ondas de radio, el calor, los rayos ultravioletas, rayos X, luz visible, etc.
En las ciencias biológicas, la luz visible se denomina PAR (radiación fotosintética activa), ya que las plantas la utilizan para la fotosíntesis, y comprende el rango de 400 a 700 nm, aproximadamente.
Para el presente trabajo, se planteó la hipótesis de que las diferencias en las curvas de reflectancia multiespectral, así como en las imágenes multiespectrales de las plantas, pueden usarse para identificar al agente causal de estrés. Por lo tanto, los estreses bióticos como los producidos por la bacteria Ralstonia solanacearum y el virus del amarillamiento de las venas (PYVV), y los estreses abióticos como la sequía y el daño mecánico, han sido estudiados utilizando datos multiespectrales de las plantas de papa obtenidos por teledetección. El objetivo fue demostrar que el análisis de reflectancia de la luz de las plantas puede ser utilizado como un indicador del factor o agente causal estresante, así como desarrollar un método de bajo costo para el monitoreo sanitario del cultivo a gran escala espacial.
Para el estrés biótico, la aplicación de esta metodología permitió realizar el diagnóstico más precoz de PYVV reportado hasta la fecha: 4 días después de la inoculación del virus en las plantas, pero en el caso de R. solanacearum, la precocidad en la detección de la enfermedad no difirió a la del seguimiento visual convencional.
No obstante, fue posible evaluar las plantas con infección latente, que no son detectadas por el monitoreo visual convencional. En el caso del estrés por sequía, se obtuvo una precocidad de alrededor de cuatro días en el diagnóstico de la deficiencia de agua en los cultivos de papa y vid. En cuanto al estrés causado por daño mecánico (heridas), se ha demostrado la capacidad de las plantas de cambiar sus patrones de reflectancia en respuesta a estos factores estresantes, lo que podría conducir a la identificación temprana de plagas como comedores de hojas, por ejemplo. Asimismo, la metodología desarrollada para la detección precoz de áreas productoras de papa infectadas con el PYVV, fue validada y confirmó su eficacia, a través del análisis de imágenes del satélite Landsat TM de la sierra del Perú.
