Share | 12/21/2020
Las trufas son cuerpos fructíferos de un hongo ascomiceto subterráneo común en las raíces de robles, avellanos, álamos, hayas y pinos. Desempeñan un papel importante en el ciclo de los nutrientes y la tolerancia a la sequía al proporcionar nutrientes al árbol y obtener azúcares a cambio, una relación denominada simbiosis ectomicorrícica.
Sin embargo, la gestión de las plantaciones de trufas es todo un reto. En la naturaleza, las esporas de la trufa son esparcidas en las raíces de los árboles por animales como cerdos, suricatas, osos pardos, babuinos chacma y potoroo. Sin embargo, en las plantaciones de trufas, el proceso es más complejo. Tras plantar árboles compatibles, los agricultores deben esperar unos años hasta que los árboles hayan alcanzado la madurez, momento en el que los cultivadores empiezan a esparcir las esporas de la trufa alrededor de las raíces de los árboles. Si al cabo de unos años aparece un círculo de aspecto quemado alrededor de la base del árbol, significa que se está produciendo una fuerte actividad micorrícica. Alrededor de 8 años después de la plantación, las trufas están listas para la cosecha. Recolectada sólo en invierno, una plantación de trufas puede cosecharse cada año durante unos 20 años. Dado que los cuerpos fructíferos crecen 20 cm por debajo del suelo, los truficultores han adiestrado tradicionalmente a perros para que utilicen su olfato para identificar dónde están listas las trufas para la cosecha. Pero, ¿y si existieran otros métodos igual de precisos en los que no tuvieran que intervenir perros? AGRON, una empresa húngara de análisis de imágenes agrícolas y servicios de drones, decidió probar la precisión de las imágenes multiespectrales a la hora de identificar árboles truferos para su recolección.
Partiendo de la idea de que una relación simbiótica con las micorrizas es beneficiosa para el árbol, AGRON presentó la hipótesis de que los árboles con cuerpos fructíferos de trufa listos para la cosecha podrían mostrar un mejor estado fisiológico en comparación con otros árboles sin micorrizas. Así, decidieron utilizar el sensor multiespectral RedEdge-MX de la serie MicaSense para monitorizar las condiciones físicas y fisiológicas de los árboles plantados.
Agron probó la tecnología en una plantación joven cerca de Martonvásár (Hungría), donde apareció la primera mancha lista para cosechar bajo un único avellano en 2018. Utilizaron este árbol como muestra de referencia para encontrar posibles manchas en la temporada de 2019.
Tras cartografiar el campo, AGRON utilizó los datos de los sensores para comparar el perfil multiespectral del árbol de muestra con el del resto de la plantación. Los datos recogidos se analizaron utilizando su plataforma en línea AGRONmaps y el Análisis de Componentes Principales (ACP) para evaluar y clasificar los árboles (Figura 1). El ACP mostró un grupo de árboles similares a la muestra de referencia concentrados en tres puntos del mapa. Se encontraron trufas maduras en dos de los tres puntos, y el tercero estará listo para su recolección en 2020. El mapa siguiente muestra los avellanos en azul claro y los robles en rosa claro.
El RedEdge-MX demostró ser una herramienta valiosa para diferenciar las firmas espectrales de los árboles e identificar posteriormente aquellos con características fisiológicas que indican que están listos para la cosecha. En el futuro, AGRON podrá utilizar estos modelos para ayudar a los truficultores a realizar futuras cosechas sin el coste adicional de los caninos y sus cuidadores.
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