El Instituto de Agricultura Sostenible (IAS-CSIC) está marcando un hito en la agricultura de precisión mediante la coordinación de dos proyectos internacionales punteros. Estas iniciativas se centran en el empleo de teledetección hiperespectral con una resolución sin precedentes, superando entre cien y trescientas veces la capacidad de los métodos actuales. La implementación de esta tecnología de vanguardia posibilita una optimización significativa en el suministro de agua y una identificación precoz de patologías en plantaciones cruciales como el almendro y el olivo.
Una de las investigaciones, detallada en la revista 'Remote Sensing of Environment', explora la respuesta del almendro al estrés hídrico y su posterior recuperación. Empleando imágenes hiperespectrales de resolución nanométrica en conjunción con termografía, el equipo puede rastrear de forma simultánea la evolución de la fotosíntesis y la transpiración. Este método, que utiliza sensores cincuenta veces más precisos que los estándares hiperespectrales y hasta 350 veces más que el satélite Sentinel-2, busca perfeccionar las decisiones de riego. Liderado por la científica Na Wang y coordinado por QuantaLab e IrriSens del IAS-CSIC, este estudio se enfoca en la fluorescencia de la clorofila para monitorear la actividad fotosintética, revelando que la recuperación aparente de la planta tras el riego (detectada por indicadores térmicos) puede enmascarar limitaciones funcionales persistentes. Esto subraya la necesidad de integrar la fluorescencia clorofílica para un ajuste más preciso del riego, lo cual es vital para la resiliencia agrícola en un contexto de cambio climático.
El segundo estudio, liderado por Anirudh Belwalkar en colaboración con instituciones de Australia y Alemania, se concentra en la detección temprana de dolencias en el olivar, una problemática crítica para la agricultura mediterránea. Los sensores hiperespectrales subnanométricos permiten identificar alteraciones fisiológicas sutiles causadas por patógenos vasculares, incluso antes de que aparezcan síntomas visibles. Al examinar olivos infectados con Verticillium dahliae bajo condiciones controladas, se ha demostrado que la imagen subnanométrica detecta variaciones en hojas y ramas que la termografía convencional no logra identificar. Este avance es crucial para establecer sistemas de alerta temprana que pueden contener brotes de enfermedades y prevenir daños extensos, reforzando la posición de la investigación española en el desarrollo de soluciones de alta precisión para una agricultura más sostenible.
La integración de la fluorescencia clorofílica con la termografía y los sensores subnanométricos representa un avance fundamental en la gestión del agua y la prevención de enfermedades en los cultivos. Esta investigación no solo consolida la posición de España como líder en teledetección agrícola, sino que también establece un modelo para la colaboración internacional en la búsqueda de prácticas agrícolas más eficientes y resistentes, contribuyendo a la seguridad alimentaria y la protección ambiental a nivel global.
