Ante la creciente preocupación por el cambio climático y la superpoblación, necesitamos urgentemente aumentar la productividad agrícola. Con el objetivo de crear una forma de saber fácilmente si una planta está prosperando o muriendo, investigadores de la Universidad de Tohoku han desarrollado un sensor montado en las hojas. Esta pequeña pero poderosa tecnología puede ayudar a mejorar el rendimiento de los cultivos y la gestión de recursos para satisfacer una demanda cada vez mayor.
Los fenómenos meteorológicos extremos, como olas de calor, fuertes lluvias y sequías, afectan a la vegetación, lo que puede reducir el rendimiento de los cultivos y amenazar la salud a largo plazo de nuestras granjas, bosques y biodiversidad. Existe una necesidad insatisfecha de monitorear cómo responden las plantas a estos cambios. Si bien los drones y los aviones han mejorado la observación de las plantas desde arriba, solo capturan más información macro a nivel de superficie. También necesitan ajustes para poder realizar un seguimiento preciso de las plantas a lo largo del tiempo. Otros sensores pequeños que pueden capturar cambios a nivel de planta individual son inconvenientes porque a menudo requieren que el personal del sitio instale y pruebe manualmente cada sensor.
“Los métodos tradicionales pueden funcionar bien para algunos fines, pero son difíciles de utilizar y bastante caros”, explica Kaori Kohzuma, “para controlar continuamente los pequeños cambios, necesitamos una nueva solución”.
Para resolver estos problemas, un equipo de investigadores desarrolló un novedoso sensor que se conecta directamente a la parte inferior de las hojas de las plantas. Este pequeño dispositivo utiliza un sensor espectral y una fuente de luz para medir el color de las hojas sin bloquear la luz solar y puede rastrear los cambios en el mismo lugar a lo largo del tiempo. Alimentado por una batería, con transferencia de datos Wi-Fi e impermeabilización, el sensor puede funcionar en exteriores durante más de un mes, lo que permite una recopilación de datos prolongada.
“La agricultura inteligente supone un enorme ahorro de tiempo”, afirmó Ko-ichiro Miyamoto. “Los agricultores no tienen tiempo para comprobar manualmente cada planta. Este sensor puede proporcionar lecturas precisas de lo que sucede en tiempo real. Luego, pueden responder en consecuencia al lugar donde se encuentran las plantas.” Experimentar altos niveles de estrés.”
Este sensor funcionó bien en comparación con un espectrómetro comercial en aproximadamente 90 hojas de 30 especies de plantas diferentes. Distinguía colores con precisión en siete de sus ocho longitudes de onda detectables y sus lecturas a 620 nm eran similares a las de los medidores de clorofila comerciales. Experimentos adicionales con mutantes de Arabidopsis thaliana sensibles al estrés mostraron que cambios de 550 nm en las lecturas del sensor correspondían a respuestas de estrés de la planta, de acuerdo con el índice de reflectancia fotoquímica (PRI) comúnmente utilizado.
En una prueba al aire libre para comprobar el rendimiento en condiciones de la vida real, colocaron sensores en hojas de abedul para rastrear los cambios en el color de las hojas durante el otoño, la caída de las hojas y durante las dos semanas de edad. Pudieron observar la reducción de la clorofila (un indicador del estrés de las plantas) y cómo las respuestas de las plantas fluctuaban con la intensidad de la luz solar.
“Este asequible sensor es una herramienta prometedora para monitorear con precisión la salud y el estrés de las plantas a través del color de las hojas y los datos de reflectancia de la luz. Su bajo costo hace posible implementar múltiples sensores en diferentes ubicaciones, creando una red para el monitoreo simultáneo en muchos lugares”, resume Kohzuma. . .
Esta tecnología de diagnóstico inteligente permite brindar asistencia en las áreas donde más se necesita. Este sensor puede usarse ampliamente en agricultura inteligente, estudios de salud forestal y otros campos donde el seguimiento detallado de la salud de las plantas es importante.
El estudio fue publicado Investigación de sensores y biosensores el 24 de septiembre de 2024.