Investigadores de la Universidad de Aarhus han probado el uso de imágenes de satélites y drones para predecir y pronosticar Agua y estado de nitrógeno en patatas cultivadas en Dinamarca.
El primer tubérculo de papa en Dinamarca se plantó en el Real Jardín Botánico en 1642. Menos de 100 años después, los agricultores daneses comenzaron a cultivar la verdura tuberosa, que rápidamente se convirtió en un favorito en las mesas danesas. El rendimiento de la patata en Dinamarca es alto, en algunos años incluso el doble que el rendimiento medio europeo. Sin embargo, las patatas son sensibles a la falta de agua y nitrógeno (N) que pueden acompañar a un clima más variable. Investigadores de la Universidad de Aarhus, entre otros, han investigado métodos para evaluar mejor el estado del agua y el N de la planta para evitar un suministro excesivo o insuficiente. La esperanza es optimizar la producción de papa y así reducir las pérdidas.
“Nuestro principal objetivo era investigar el potencial para integrar sensores y estrategias de recopilación de datos en los servicios operativos existentes. De esta forma, en base a una mejor información geográfica, podremos mejorar el asesoramiento en riego y fertilización a los productores de papa. Además, queríamos mejorar la precisión y aumentar la tasa de adopción entre los agricultores ”, dice el profesor Mathias N. Andersen del Departamento de Agroecología de la Universidad de Aarhus, quien dirigió el estudio en Dinamarca.
Drones y satélites
Como parte de un proyecto llamado “POTENCIAL - Riego de tasa variable y fertilización con nitrógeno en papas: involucrar la variación espacial”, los investigadores han recopilado y combinado datos de, entre otros, Sentinel-2, un satélite del programa Copernicus de la UE. La elección recayó en Sentinel-2 debido al libre acceso a los datos, la alta resolución espacial y, además, el satélite visita la misma área después de un corto período de tiempo, hasta 5 días.
“Puede estar muy nublado en el cielo del norte de Europa, incluso en verano, cuando las patatas están creciendo. Las nubes pueden difuminar bastante las imágenes de los satélites. Por eso hemos optado por complementar con drones. Pueden moverse debajo de las nubes, y además son baratos y flexibles de usar ”, dice el investigador Kiril Manevski del Departamento de Agroecología.
“Comparamos datos de satélites y drones en un análisis ambiental y construimos un modelo de crecimiento para el crecimiento de las plantas afectado por factores abióticos. Descubrimos que la temperatura máxima del aire limita significativamente el crecimiento de las plantas, mientras que la radiación difusa debido a las interacciones entre la radiación solar, los aerosoles atmosféricos y las nubes estimula el crecimiento al proporcionar energía para la fotosíntesis en las capas inferiores de las hojas. La radiación difusa es mucho mayor en las latitudes más altas, que también son significativamente más nubladas en comparación con las regiones más soleadas en las latitudes más bajas ”, dice el estudiante de doctorado Junxiang Peng del Departamento de Agroecología.
“El modelo de crecimiento para calcular el crecimiento de la papa capturó muy bien esta variación utilizando tanto Sentinel-2 y datos de drones ”, continúa.
El estado de nitrógeno de la papa se puede medir con gran detalle
“Elegimos la papa como cultivo de prueba, ya que facilita la medición de la biomasa aérea y subterránea, es decir, la producción primaria neta. Sin embargo, estamos seguros de que es posible aplicar el procedimiento también a otros cultivos ”, dice Kiril Manevski.
Es importante poder identificar el estado nitrogenado de los cultivos para saber si necesitan ser fertilizados o no, tanto en relación a la gestión agrícola precisa como a la protección del medio ambiente. Al comparar modelos estadísticos convencionales (paramétricos) y más 'flexibles' (no paramétricos), los investigadores llevaron a cabo un análisis más profundo de los datos de los drones y Sentinel-2. El resultado de cada modelo y tipo de datos se utilizó para calcular las necesidades de nitrógeno, es decir, la cuestión de dónde y cuánto nitrógeno fertilizante necesita la papa en cualquier momento de la temporada.
“Nos sorprendió ver que la precisión predictiva del estado de nirógeno de las patatas era muy precisa con el modelo no paramétrico. En este caso, comparamos la regresión de 'bosque aleatorio' con los modelos convencionales, tanto para datos de drones como de Sentinel-2 ”, dice Junxiang Peng, y agrega que el resultado es crucial para la estimación de la necesidad de nitrógeno de la papa.
¿Se puede detectar el estrés por sequía utilizando una "señal falsa" para los requisitos de nitrógeno?
En un mundo perfecto, uno podría estimar con precisión las necesidades de nitrógeno y agua de la planta, pero el desafío es que cada estación es diferente. Por ejemplo, el verano de 2017 fue húmedo y fresco en gran parte del norte de Europa, mientras que 2018 fue uno de los más secos y cálidos de las últimas décadas para el estudio del estrés por sequía, con temperaturas en la temporada en Dinamarca de 28 grados. De hecho, el rendimiento de la papa se redujo significativamente y ni siquiera un poco de riego mejoró la situación.
“El estudio nos ha demostrado que las patatas sometidas a estrés por sequía presentan deficiencia de nitrógeno, mientras que en realidad hay mucho nitrógeno en la zona de las raíces, pero la planta simplemente no puede utilizarlo. Cuando cesa el estrés por sequía, se reanuda la absorción de nitrógeno, aunque la pérdida de producción es irreversible. Ahora nos queda la pregunta de si esta “señal falsa” puede ser de alguna utilidad en términos de detectar el estrés por sequía antes y así mejorar la gestión del riego en los días secos. Seguimos trabajando para complementar los resultados con datos térmicos, es decir, cambios en las anomalías de temperatura en tierras agrícolas. Existe una combinación muy prometedora de datos reflectantes y emisores que podemos utilizar para detectar y gestionar el estrés por sequía ”, concluye Kiril Manevski.
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