Seminario web proyecto ARQUEODRONEX, nuevas tecnologías aplicadas en la localización de yacimientos arqueológicos en Extremadura.”
15 febrero, 2022
Primera jornada de vuelo del proyecto PhytoSeek
14 octubre, 2022
“PhytoSeek: nuevas tecnologías aplicadas a la detección temprana de la Tinta del castaño en Extremadura”
Phytoseek es un proyecto estratégico de AZIMUT TOPOGRAFÍA Y DRONES cuyo objetivo general es definir, evaluar y validar una metodología (PhytoSeek), clara y concisa, basada en la utilización de sensores embarcados en RPAS para la obtención de imágenes multiespectrales, RGB y térmica del suelo y, esencialmente, de su cubierta vegetal, y posterior procesamiento y análisis con técnicas de inteligencia artificial para la detección precoz de la enfermedad conocida como Tinta del Castaño, causada por el patógeno Phytophthora cinnamomi, en el ámbito territorial de la Comunidad Autónoma de Extremadura.
La detección temprana en este tipo de patógenos es esencial ya que son muy agresivos y conllevan un difícil control una vez se expanden por la planta.
Phytophthora cinnamomi es de los patógenos vegetales más agresivos, pudiendo causar enfermedades en más de 1000 especies, entre las que se encuentran muchas especies forestales (castaños, encinas, alcornoques, robles, eucaliptos, coníferas…), así́ como frutales y plantas ornamentales (Erwin y Ribeiro, 1996). La Unión Internacional para la Conservación de la Naturaleza (UICN) la considera como una de las 100 especies exóticas invasoras más dañinas del mundo, siendo el único oomiceto patógeno vegetal incluido en la Global Invasive Species Database (http://www.issg.org)
La ejecución de este proyecto tiene especial relevancia en la Comunidad Autónoma de Extremadura dada la escasez de trabajos previos realizados en nuestra región sobre los aspectos que se plantean. Por eso, es de esperar que la aplicación de los resultados esperados suponga un avance notable en la agricultura de la zona, dependiente en gran medida de este cultivo. El desarrollo de estrategias que permitan detectar castaños afectados por la Tinta, que la mayoría son adultos y se encuentran en plena producción, recibe el interés de todos los agentes implicados del sector.
Azimut Topografía y Drones S.L. lidera este trabajo. Llevando a cabo la planificación de todo el proceso, validando la sonorización, integrándola en los RPAS, ejecutando los vuelos necesarios, efectuando los postprocesos de los datos adquiridos y su interpretación. En diferentes áreas del proyecto, también participan como colaboradores técnicos del Centro de investigaciones científicas y tecnológicas de Extremadura (CICYTEX) y de Spectral GEO.
En concreto, el equipo investigador del CICYTEX del presente proyecto, han realizado prospecciones, aislamiento e identificación de Phytophthora spp. en castañares del Valle del Jerte, Sierra de Gata, La Vera y Villuercas y mantienen una continua colaboración con los técnicos de las Asociaciones Técnicas de Sanidad Vegetal (ATESVE) de castaño, adscritas al servicio de Sanidad Vegetal de la Junta de Extremadura, así como con los técnicos de la Agrupación de Cooperativas del Valle del Jerte. De este modo, CICYTEX posee actualmente una micoteca con aislados de Phytophthora spp. de castaños de Extremadura y se encargará del área de ensayos en campo, seguimiento del cultivo y detección de focos de Phythopthora.
Los técnicos de Spectral GEO analizarán los datos obtenidos estadísticamente y los correlacionarán con los muestreos efectuados en campo. Se utilizarán en el entrenamiento del modelo matemático de detección precoz de la tinta del castaño.
Este objetivo requiere las siguientes actuaciones:
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Implantar técnicas de machine learning que permiten la clasificación de las imágenes por categoría de forma autónoma. A partir de la consecución de resultados satisfactorios será posible la extracción de patrones que ayuden a mejorar el algoritmo de aprendizaje automático.
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Definir cuál es el estado fenológico más temprano del castaño en el que el modelo es capaz de detectar la enfermedad mediante la metodología PhytoSeek.
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Determinar qué factores edáficos (humedad del suelo, textura, pendiente, orientación…) influyen en mayor medida en la incidencia, desarrollo y dispersión de la enfermedad a nivel de parcela.
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Definir los parámetros biofísicos aéreos del árbol (diámetro de copa, superficie foliar, fitovolumen…) que se ven más afectados por la enfermedad.
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Relacionar el estado hídrico de los árboles, mediante medidas del potencial hídrico del tronco, con la evolución de la enfermedad y con diferentes Índices de Vegetación basados en sensores multiespectrales y termográficos.
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Determinar qué índices de vegetación son los más influyentes en el modelo de detección precoz.
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Generar conocimiento para posteriores estudios de predicción y dispersión de la enfermedad a nivel de parcela.
La consecución de los objetivos de este proyecto permitirá contar con un modelo para la monitorización y el diagnóstico precoz de esta grave enfermedad, que permita poner en marcha estrategias de prevención eficaces en las explotaciones de castaño afectadas de nuestra región. Esto será posible gracias al equipo multidisciplinar que lo integra, formado por especialistas en protección vegetal, riego y relaciones hídricas, análisis avanzado de imágenes y creación de modelos con técnicas de inteligencia artificial.
Este proyecto esta subvencionado bajo el amparo de la Orden de 23 de Octubre del 2020, por el que se financian proyectos de investigación industrial y desarrollo experimental a las empresas de la comunidad Autónoma de Extremadura y cofinanciado por el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER)
Nuestros agradecimiento en este proyecto a:
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