La infección por el hongo Verticillium dahliae ( Vd ) y la bacteria Xylella fastidiosa ( Xf ) amenaza la producción de aceitunas ( Olea europaea L.) y almendras ( Prunus dulcis Mill.) en todo el mundo. Al producir síntomas que se asemejan al estrés hídrico o la deficiencia de nutrientes, la infección por estos patógenos vasculares restringe el flujo de agua y nutrientes a través del xilema. 

Imágenes hiperespectrales, multiespectrales de banda estrecha y térmicas adquiridas a una alta resolución espacial puede detectar los síntomas de la enfermedad, incluso antes de que sean visibles, lo que podría permitir a los productores distinguir las plantas infectadas de las afectadas por factores de estrés ambiental confusos. No obstante, queda por evaluar la detección operativa de enfermedades vasculares utilizando imágenes multiespectrales satelitales comerciales de alta resolución.

Comparativa de imágenes

En un estudio, realizado por investigadores de universidades españolas, italianas, inglesas y americanas, bajo el título “Detection of symptoms induced by vascular plant pathogens in tree crops using high-resolution satellite data: Modelling and assessment with airborne hyperspectral imagery”, publicado recientemente en la revista de acceso abierto Remote Sensing of Environment, se evalúa la capacidad de las imágenes multiespectrales Worldview-2 y -3 de alta resolución para detectar Xf y Vd Infecciones en olivares y almendros en España, Italia y Australia entre 2011 y 2021. En él se compara la precisión de la detección de ambos patógenos usando imágenes satelitales con los resultados obtenidos usando imágenes aéreas hiperespectrales y térmicas de alta resolución, con características de plantas invertidas del modelo, fluorescencia de clorofila inducida por energía solar (SIF) y datos térmicos como referencia. 

En cuanto a los resultados, utilizando rasgos espectrales de plantas para examinar la progresión de la enfermedad en todas las etapas mostraron que los rasgos y su importancia variaba en función de la gravedad de la enfermedad. Worldview-2 y -3 detectaron la incidencia de la enfermedad con precisiones generales que oscilan entre 0,63 y 0,83 y coeficientes kappa ( κ ) que oscilan entre 0,29 y 0,68 . Sin embargo, la detección de las primeras etapas de la enfermedad con datos satelitales multiespectrales arrojó resultados más pobres, con valores de κ de 0,22 a 0,45, en comparación con valores de κ de 0,3 a 0,69 obtenidos a partir de datos hiperespectrales. 

Los conjuntos de bandas multiespectrales típicos disponibles de los sensores satelitales no pueden medir características importantes de las plantas, como el índice azul NPQI, el proxy de xantofila PRI n , SIF y los niveles de antocianina, lo que explica los resultados más pobres obtenidos a partir de los datos satelitales multiespectrales para la detección temprana de enfermedades vasculares. La adición de un indicador de estrés hídrico del cultivo con base térmica a los datos satelitales mejoró las precisiones generales en un 10-15 % y aumentó κen >0,2 unidades. 

En general, este estudio demuestra la detección de enfermedad intermedia y avanzada debido a Xf y Vd. Los patógenos vasculares se pueden llevar a cabo con éxito con imágenes comerciales multiespectrales de Worldview, mientras que la detección temprana de los síntomas requiere datos hiperespectrales.