Investigadores del Instituto de Agricultura Sostenible (IAS), del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), en Córdoba, han demostrado la existencia de indicadores espectrales específicos que permiten diferenciar el estrés en árboles asociado a la bacteria Xylella fastidiosa frente a otras causas de estrés, como las derivadas de la falta de agua.

El hallazgo, publicado en la revista Nature Communications, ha sido fruto del empleo de técnicas de teledetección monitorizando zonas afectadas por esta enfermedad vegetal.

Pablo J. Zarco–Tejada, autor principal del artículo, junto al que han trabajado otros seis investigadores del IAS (J. A. Navas–Cortes, B. B. Landa, V. Gonzalez–Dugo, A. Hornero, M. Román–Écija y M. P. Velasco–Amo), ha manifestado que «en este trabajo utilizamos técnicas de espectroscopía de imagen mediante sensores hiperespectrales a bordo de aviones tripulados para escanear más de un millón de árboles de zonas infectadas por ‘Xylella fastidiosa’, ‘Verticillium dahliae’, y diferentes niveles de estrés hídrico en árboles sanos. Demostramos la existencia de indicadores espectrales específicos que permiten diferenciar cambios fisiológicos asociados a dichas enfermedades respecto a los causados por el estrés hídrico». Estos han contado con la colaboración de la Universidad de Melbourne (Australia); la Universidad de Cornell (Estados Unidos); el Joint Research Center de Ispra (Italia), la Universidad de Swansea (Reino Unido), y el Instituto per la Protezione Sostenibilie delle Piante (Italia).

La detección de enfermedades mediante técnicas de teledetección es un paso crítico para monitorizar zonas infectadas en estados iniciales que permitan su erradicación y posible tratamiento. Zarco–Tejada ha apuntado que «en este estudio demostramos que la teledetección hiperespectral y algoritmos de machine learning, alimentados por modelos físicos de transferencia radiativa, permiten diferenciar el estrés causado por patógenos de aquel originado por causas asociadas a origen abiótico». En este sentido, «demostramos que existen indicadores espectrales característicos de cada enfermedad, y que dichos patrones son específicos para cada especie (olivo vs. almendro) y patógeno (Xylella vs. Verticillium)».

Asimismo, el investigador del IAS/CSIC, que actualmente es profesor en la Universidad de Melbourne, ha apuntado que «probamos que dichos indicadores espectrales están modulados por el nivel de estrés hídrico. Dicha especificidad y caracterización de la modulación permiten la utilización de la espectroscopía de imagen para monitorizar grandes zonas y detectar diferencias entre tipos de estrés que concurren simultáneamente de forma natural, obteniendo resultados que superan el 90% de precisión en la detección de dichas enfermedades».

La detección temprana de enfermedades como Xylella fastidiosa, que suponen una amenaza internacional, es crítica para su posible erradicación. La teledetección basada en técnicas hiperespectrales permite su integración en programas de monitorización a escala global, mediante el uso de drones, aviones tripulados y satélites. «Futuros programas espaciales basados en sensores hiperespectrales permitirán la monitorización continua de zonas agrícolas y forestales a escala global, reduciendo pérdidas económicas que en algunas zonas del mundo exceden el 30% de la producción agrícola», ha puntualizado Zarco–Tejada.