Termografía de infrarrojos: Herramienta de Alto Rendimiento para el campo

Una gama de diferentes cambios fisiológicos y anatómicos se producen en respuesta a las tensiones que pueden afectar la capacidad de las plantas para tolerar el estrés, aunque en general este tipo de respuestas tienden a limitar el crecimiento de la planta y el potencial de producción. Los fitomejoradores necesitan herramientas eficaces para identificar esas respuestas y los caracteres fisiológicos asociados que llevan a la mejor tolerancia de las tensiones y aumentar al máximo los rasgos de importancia comercial, como el rendimiento y la calidad.

Los recientes desarrollos en genómica han alterado radicalmente el panorama para la realización de análisis genéticos, y tienen grandes posibilidades de impactar significativamente en la mejora de los cultivos. Sin embargo, el desarrollo de métodos de genotipado de alto rendimiento no ha ido acompañado de avances equivalentes en el fenotipo de la planta, por lo que la falta de métodos eficaces de fenotipado de alto rendimiento se está convirtiendo en un factor importante que limita en cualquier estudio genético amplio.

Los acontecimientos recientes en la tecnologí­a de imágenes ahora ofrecen oportunidades concretas para desarrollar robusta fenotipado de alto rendimiento. En particular, es esencial que tales técnicas son aplicables en el campo, ya que la mayorí­a de las caracterí­sticas de las plantas se evalúan actualmente en macetas bajo condiciones de invernadero donde los resultados no se correlacionan bien con los ensayos de campo.

En esta revisión nos centramos en los posibles usos de la termografí­a como una herramienta para la detección de estrés como un componente de los sistemas de campo de fenotipado de alto rendimiento; otros documentos tratan otros sistemas de detección (por ejemplo, imágenes hiperespectrales) y el uso de diferentes plataformas para el montaje de los sensores.

El papel de la termografí­a como herramienta para la programación del riego ha sido ampliamente discutido en otra parte y por lo tanto sólo se tocó brevemente en el presente artículo, mientras que las aplicaciones más amplias en la agricultura han sido previamente revisadas por varios autores.

Las cámaras termográficas estiman temperaturas de la superficie de la emisión de radiación infrarroja de onda larga que varí­a como una función de la temperatura superficial de acuerdo con la ecuación de Stefan-Boltzmann.

Las herramientas fenotí­picas y de vigilancia de cultivos se encuentran todaví­a en una etapa temprana de desarrollo en el cotejo de datos de gran número de genotipos y variedades en condiciones de campo y nuevas mejoras dependerá de las mejoras en la automatización de la recolección y análisis de datos.

La automatización de análisis de imágenes, en particular los basados en el uso de í­ndices de vegetación o de umbral de temperatura para permitir la separación automática de dosel del suelo o el cielo de fondo. Se utilizaron para obtener enfoques que permitan identificar una máscara de la vegetación de una imagen multiespectral.

Registro automático de las imágenes ópticas e infrarrojas se ha utilizado para la construcción de un sistema de control de riego automatizado, donde la información hí­drico de la planta fue detectado por imágenes térmicas. Desarrollaron algoritmos de registro de imágenes totalmente automáticas para la alineación de pares de imágenes ópticas y de infrarrojos, donde se utilizó la correlación cruzada de Pearson entre un par de imágenes como la medida de similitud, y han hecho disponible una aplicación de software empaquetado.

Otros investigadores han desarrollado procedimientos basados en la clasificación no supervisada de imágenes en color para analizar imágenes en las que se obtuvieron de forma sincrónica imágenes térmicas y visibles. Tales métodos reducen drásticamente el tiempo necesario para el análisis de la imagen y eliminar toda subjetividad debido a las entradas del operador, pero aunque ha habido varios ejemplos recientes de la utilización de los procedimientos de análisis semi-automático para estudios de temperatura todavía se mantiene.

Se necesita más trabajo para que se aplique la automatización de la captura de imágenes y su análisis no sólo para excluir la variabilidad debida al ruido de fondo, pero integrar esto con el análisis espacial del suelo y datos meteorológicos para generar índices de estrés apropiadas.

En conclusión, se ha demostrado el enorme potencial de detección térmica para la selección de alto rendimiento, no sólo para los estreses abióticos, sino también por estrés biótico, ya que es sensible y puede ser rápida y no destructiva.

Las precauciones fundamentales que deben adoptarse en caso de termografía es proporcionar una herramienta fiable fenotipado de alto rendimiento, especialmente la necesidad de dar cuenta de la variación resultante de la variación ambiental (por ejemplo, las diferencias en la exposición, la radiación incidente, etc) y el uso de las técnicas de normalización adecuados.

Aunque la automatización del procesamiento y análisis se trata en la actualidad, una mejora adicional todaví­a se necesita incluyendo las redes inalámbricas y su comercialización.

Con los avances en la tecnología, la precisión de las imágenes está mejorando y la disminución de los costos para que las herramientas a la biología de las plantas se pueden generar. El avance de las herramientas de la biología vegetal ayudará a los cientí­ficos de plantas asegurar que la producción agrí­cola es suficiente para satisfacer las necesidades de aumento de la población humana bajo cambiantes escenarios climáticos mediante la mejora de la predicción fenotípica y enlace con la composición genotípica de la crí­a sostenible.

The James Hutton Institute