El pasado mes de octubre, el equipo de la plataforma de fenómica del CIAT que pertenece al área de agrobiodiversidad realizó el curso “Drones para la agricultura” que tuvo como objetivo capacitar al personal de diferentes programas del Centro, interesados en conocer las técnicas de detección remota que pueden ser utilizadas en la agricultura a través del uso de los drones.

El dron, también denominado vehículo aéreo no tripulado (UAV, por sus siglas en inglés), puede hacerlo casi todo: tomar fotos en ángulos imposibles, llevar los sensores que permiten leer las cualidades de la siembra y analizar el desempeño de los cultivos.

Actualmente, el equipo de la plataforma de fenómica del CIAT aprovecha esta nueva tecnología para capacitar a los investigadores en la teledetección o uso de sensores remotos para captar información, identificar las mejoras de los genotipos del arroz u otros cultivos y reducir los costos y los plazos de los procesos de investigación que requiere el mejoramiento genético de las plantas.

“La aplicación de esta nueva tecnología supone una revolución agronómica en la manera en que por años se venía trabajando para identificar las mejoras de los genotipos de las plantas. Las metodologías convencionales hacen que los mejoradores de plantas, requieran recorrer parcela por parcela, tomar muestras en campo y analizarlas en laboratorios. El uso de estas tecnologías promete ser una valiosa herramienta que complementa los procesos de selección de plantas de una manera más rápida y económica”, dijo Milton Valencia, asistente de investigación del proyecto.

Con el uso de los drones, los científicos tienen la flexibilidad de monitorear sus tratamientos agronómicos a diferentes escalas (planta, parcela o lote) con una excelente resolución espacial (del orden de centímetros por pixel), espectral (usando cámaras multiespectrales) y temporal (realizando evaluaciones frecuentemente durante todo el ciclo de crecimiento del cultivo), lo que facilita la evaluación dinámica y el diagnóstico fisiológico de los cultivos, así como la toma de decisiones objetivas en tiempo real.

Cristhian Delgado

Investigador visitante en el CIAT

En el CIAT, por ejemplo, esta tecnología está siendo empleada para identificar genotipos de arroz que utilizan nitrógeno y agua de manera más eficiente. El arroz requiere más nitrógeno para un buen crecimiento y rendimiento que otros cultivos de primera necesidad. El uso ineficiente de los fertilizantes de nitrógeno es uno de los mayores problemas en el cultivo de arroz, que afecta los costos de producción y la productividad del cultivo, así como al medio ambiente. La identificación de variedades que utilicen menos agua y puedan resistir la sequía también es clave, especialmente teniendo en cuenta los desafíos del cambio climático.

El Centro emplea parcelas de omisión de nitrógeno y refugios móviles antilluvia equipados con sistemas de riego automatizados para controlar los insumos. Se utilizan drones para sobrevolar las parcelas de ensayo de arroz y capturar imágenes de las variaciones de color, un indicador clave de los niveles de nitrógeno dentro de la planta y de la pérdida de agua.

“Nuestra visión sobre la plataforma es seguir a la vanguardia con esta nueva tecnología que puede reducir la cantidad de tiempo que los fisiólogos de cultivos invierten en el campo evaluando el desempeño de cultivos, abriendo caminos para enfoques innovadores hacia el desarrollo de nuevas variedades que puedan prosperar bajo entornos de estrés”, concluyó Michael Selvaraj, líder de la plataforma de fenómica del CIAT.

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