La tecnología aerotransportada de la NASA detecta la enfermedad oculta de la uva

En un estudio de caso, los científicos detectaron la costosa infección en las vides de Cabernet Sauvignon antes de que mostraran síntomas visibles al ojo humano.

El marchitamiento por moho, las bacterias que pudren las raíces, los virus y otros patógenos de las plantas destruyen entre el 15 y el 30 % de los cultivos mundiales cada año. La detección temprana puede marcar la diferencia entre un cultivo fallido y un cultivo tratable. Utilizando un instrumento científico aerotransportado desarrollado en NASAInvestigadores del Laboratorio de Propulsión a Chorro en el sur de California han descubierto que pueden identificar signos sutiles de una enfermedad de la vid que causa miles de millones de dólares en daños anuales a los cultivos. La tecnología de sensores remotos puede ayudar en el monitoreo del suelo de estos y otros cultivos.

Apuntando a GLRaV-3

En un par de nuevos estudios, investigadores de Laboratorio de Propulsión a Chorro La Universidad de Cornell se centró en una enfermedad viral llamada GLRaV-3 (abreviatura de Grapevine Leafroll Associated). virus Complejo 3). Propagado principalmente por insectos, GLRaV-3 reduce los rendimientos y protege la fruta en desarrollo, lo que le cuesta a la industria estadounidense del vino y la uva alrededor de $ 3 mil millones en daños y pérdidas anualmente. Por lo general, se detecta mediante una exploración laboriosa y pruebas moleculares costosas.

El equipo de investigación quería ver si podían ayudar a los agricultores a identificar la infección por GLRaV-3 de manera temprana y desde el aire. aprendizaje automático y el espectrómetro de imágenes infrarrojas/visibles aerotransportadas de próxima generación de la NASA (AVIRIS-NG). El sensor óptico del instrumento, que registra la interacción de la luz solar con los enlaces químicos, se ha utilizado para medir y monitorear peligros como incendios forestales, derrames de petróleo, gases de efecto invernadero y contaminación del aire asociada con erupciones volcánicas.

aplicación de tecnología

Durante una campaña de 2020 para mapear las fugas de metano en California, la patóloga de plantas Dra. Katie Gold y su equipo aprovecharon la oportunidad para hacer una pregunta diferente: ¿Podría AVIRIS-NG revelar una infección de cultivo encubierta en una de las regiones productoras de uva más importantes del estado?

Un dron capturó una carta de agradecimiento escrita entre los viñedos de enólogos que colaboraron en la investigación de detección de patógenos en Lodi, California. Crédito: Comisión Aaron Lang/Lody Weingribe

«Al igual que los humanos, es posible que las plantas enfermas no muestren síntomas externos de inmediato, lo que hace que la detección temprana sea el mayor desafío que enfrentan los productores», dijo Gould, profesor asociado de la Universidad de Cornell y autor principal de los nuevos estudios. En el caso del virus de la hoja de la uva, puede pasar hasta un año antes de que las uvas muestren signos reveladores de infección, como follaje descolorido y frutos atrofiados. Sin embargo, a nivel celular, el estrés está presente antes, lo que altera la forma en que la luz solar interactúa con los tejidos de las plantas.

ventaja aérea

AVIRIS-NG, montado en el vientre de un avión de investigación, detectó casi 11 000 acres de viñedos en Lodi, California. La región, ubicada en el corazón del Valle Central de California, es un importante productor de uvas para vino de primera calidad en el estado.

El equipo introdujo los comentarios en los modelos informáticos que habían desarrollado y los entrenó para distinguir la infección. Para ayudar a validar los hallazgos, los colaboradores de la industria rastrearon más de 300 acres de viñedos de la tierra en busca de síntomas virales visibles mientras recolectaban muestras de vid para pruebas moleculares.

Fue un proceso que requería mucha mano de obra, señaló Gould, realizado durante una ola de calor en California. «Sin el arduo trabajo de los agricultores, los colaboradores de la industria y los equipos de encuestas, nada de lo que hemos logrado hubiera sido posible», dijo. Continuarán esfuerzos similares acres de la NASA consorcio, el oro es un científico maestro.

Los investigadores descubrieron que podían diferenciar entre vides no infectadas e infectadas antes y después de la aparición de los síntomas, y los modelos con mejor rendimiento alcanzaron el 87 %. Exactitud. La detección temprana exitosa de GLRaV-3 podría ayudar a proporcionar a los productores de uva una advertencia de un año para intervenir.

En un artículo complementario, los investigadores dijeron que su estudio de caso muestra cómo las capacidades emergentes en la atmósfera y el espacio pueden respaldar los esfuerzos para monitorear los patógenos terrestres. Estas capacidades incluyen próximas misiones como Biología y Geología de superficie de la NASA (SBG) – parte de la flota de misiones que conformarán la agencia Observatorio del Sistema Terrestre. Dijeron que SBG proporcionará datos que se pueden usar junto con el aprendizaje automático para la toma de decisiones agrícolas a escala global.

Agricultura sostenible y visión de futuro

Fernando Romero Galván, candidato a doctorado y autor principal de ambos estudios, señaló que las prácticas agrícolas sostenibles son más importantes que nunca frente al cambio climático. «Creo que estos son tiempos emocionantes para la detección remota y la detección de enfermedades de las plantas», dijo. “Las soluciones escalables pueden ayudar a los agricultores a tomar decisiones de gestión de cultivos sostenibles basadas en datos”.

«Lo que hicimos con este estudio es enfocarnos en un área de California para una enfermedad», dijo el coautor Ryan Pavlick, tecnólogo de investigación del JPL. «La última visión que tenemos es poder hacer esto en todo el planeta para muchas enfermedades de los cultivos y para los agricultores de todo el mundo».

Referencias:

“Detección temprana escalable de la infección por el virus de la vid mediante espectroscopia de imágenes aéreas” Escrito por Fernando Romero-Galvan, Ryan Pavlik, Graham Richard Trulli, Sumail Agarwal, Daniel Souza, Charlie Starr, Elizabeth Jane Forstell, Stephanie Bolton, Maria del Mar-Alsina y Nikolaos Dokozlian
Kaitlyn Morey Gould, 25 de abril de 2023, disponible aquí. Patologia de planta.
DOI: 10.1094 / PHYTO-01-23-0030-R

«Hacia la detección nativa de la nube, regla de aprendizaje automático de enfermedades de cultivos mediante espectroscopia de imágenes» por Gloire Rubambiza, Fernando Romero-Galvan, Ryan Pavlik, Hakeem Witherspoon y Caitlin M. Gold, 11 de mayo de 2023, disponible aquí. JGR: Ciencias Biogeológicas.
DOI: 10.1029/2022JG007342