La Escuela Agraria lidera un estudio para detectar la roya en los chopos
La Escuela de Ingeniería Agraria y Forestal del Campus de la Universidad de León en Ponferrada, en colaboración con el Joint Research Centre (Centro Común de Investigación) de la Comisión Europea, lideran un estudio pionero en el que han sido capaces de detectar, de forma temprana, la roya y el estrés hídrico de choperas de León a través de las imágenes del programa satelital Copernicus. Se trata de un trabajo del estudiante del Máster de Geoinformática para la Gestión de Recursos Naturales del Campus del Bierzo Alexey Valero, quien ha trabajado con el prestigioso investigador del centro europeo Carlos Camino, junto a los profesores de Ponferrada.
La investigación, que ha durado dos años, ha transformado las imágenes que cada cinco días ofrece el satélite Sentinel 2 en modelos con los que se han podido medir el nivel de clorofila en las hojas, los carotenoides y las antiocianinas de estos árboles sin necesidad de trabajar en campo con los habituales sensores colocados en ellos, lo que facilita mucho la labor. Se ha utilizado la inteligencia artificial. Eso sí, a lo largo de estos dos años se ha comprobado que los resultados obtenidos con este modelo se ajustan a la realidad, comparándolos con los datos de los propios sensores. "Hay un grado de correspondencia de más del 90 por ciento", explica la profesora de la Escuela de Ingeniería Agraria y Forestal del Bierzo, Flor Álvarez Taboada.
Objetivo principal
El objetivo de todo este trabajo es poder detectar de forma temprana la roya, una enfermedad producida por un hongo que afecta a las hojas del árbol, lo que provoca su caída, una ralentización del crecimiento del ejemplar y un retraso en su desarrollo.
Gracias a este sistema se consigue detectarla de forma temprana y así poder actuar. «La roya del chopo, una de las principales enfermedades de este cultivo, siempre se ha seguido a través de monitoreo, es decir, con sensores remotos. Pero con ello no se conocía cómo se comportaba el árbol fisiológicamente ante un ataque de la enfermedad», dice Valero. Ahora, aplicando estos modelos se pueden conocer rasgos de los chopos para detectar cómo se comporta el árbol.