Sistema de imágenes hiperespectrales identifica el estrés hídrico en plantas antes del marchitamiento

Un equipo de investigadores del Instituto de Ciencias Agrícolas y Alimentarias de la Universidad de Florida (UF/IFAS), el Departamento de Agricultura de Estados Unidos (USDA) y la NASA desarrolló un sistema capaz de detectar de forma temprana el estrés hídrico en plantas mediante imágenes hiperespectrales e inteligencia artificial, una tecnología que podría optimizar el uso del agua tanto en invernaderos como en futuras misiones espaciales.

Los resultados, publicados en la revista Plant Phenomics, muestran que esta metodología permite identificar el estrés por falta de agua varios días antes de que las plantas presenten síntomas visibles, como marchitez o cambios de color, entregando información clave para intervenir oportunamente y evitar pérdidas en la producción.

Según los investigadores, la detección temprana permitiría a los productores que operan en invernaderos o utilizan sistemas de riego automatizados ajustar las condiciones de cultivo con mayor anticipación, mejorando la eficiencia del uso del agua.

“La detección temprana del estrés hídrico es particularmente importante para la agricultura en ambientes controlados y para futuras misiones espaciales, donde las plantas dependen por completo de recursos cuidadosamente regulados”, señaló Tie Liu, profesor asociado de Ciencias Hortícolas de la Universidad de Florida, en una nota de prensa emitida por UF/IFAS.

Tie Liu, profesor asociado de ciencias hortícolas en University of Florida, revisa datos de imágenes hiperespectrales utilizados para detectar de forma temprana el estrés por falta de agua en las plantas. Crédito fotografía: Cortesía de Tie Liu, UF/IFAS.

Tecnología no invasiva para monitorear la salud de las plantas

Desde el UF/IFAS detallaron que el sistema utiliza una cámara hiperespectral que analiza la forma en que las hojas reflejan la luz en un amplio rango de longitudes de onda, más allá de lo que puede percibir el ojo humano. Esto permite detectar cambios fisiológicos sutiles sin necesidad de cortar o dañar las plantas.

Los investigadores comprobaron que las señales registradas reflejan cambios reales en el estado fisiológico del cultivo, ofreciendo una herramienta más rápida y precisa para identificar el estrés hídrico.

Durante los ensayos realizados en plantas de lechuga, la tecnología alcanzó una precisión cercana al 97% para detectar el estrés por falta de agua cinco días después de reducir el riego. Además, el sistema mostró resultados consistentes en distintos experimentos independientes, lo que demuestra su potencial para operar en diversos entornos.

Hileras de lechuga hidropónica cultivada en un invernadero. Crédito fotografía: Tyler Jones, UF/IFAS.

Aplicaciones para la agricultura y la exploración espacial

Aunque el estudio fue diseñado pensando en futuras misiones a la Luna y Marte, los investigadores destacan que la tecnología también podría tener importantes aplicaciones en la agricultura comercial.

En ambientes altamente controlados, como los invernaderos o los sistemas de producción bajo techo, donde no existe lluvia natural y cada recurso debe administrarse cuidadosamente, una detección temprana del estrés puede ser determinante para mantener la productividad.

Los científicos indican que esta herramienta podría facilitar un riego más preciso, reduciendo el consumo de agua y mejorando la gestión de los cultivos. Asimismo, el sistema podría adaptarse en el futuro para monitorear otros tipos de estrés, además de la sequía.

“A medida que avanza la tecnología de imágenes hiperespectrales, nuestro objetivo es desarrollar herramientas capaces de detectar el estrés en los cultivos antes de que se manifiesten síntomas visibles”, afirmó Liu.

El investigador agregó que, al combinar imágenes hiperespectrales con inteligencia artificial, buscan ofrecer a productores e investigadores espaciales un método no destructivo para monitorear continuamente la salud de las plantas, optimizar la gestión del agua y aumentar la resiliencia de los cultivos en entornos donde cada recurso es crítico.

*Crédito editorial fotografía principal Tyler Jones, UF/IFAS.

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