Introducción

El pasto kikuyo (Cechrus clandestinum (Hochst ex Chiov)) es una gramínea de origen africano, que se encuentra establecido aproximadamente en 85% del área en pasturas del trópico alto colombiano (^{Echeverry et al., 2010}). No obstante se ha desarrollado en sistemas de monocultivo, que simplifican el ecosistema y afectan las interacciones ecológicas y favorecen el crecimiento poblacional de organismos plagas, lo que ha obligado a la aplicación masiva de plaguicidas con el fin de alcanzar los rendimientos proyectados en el sostenimiento de la productividad animal.

Los ineficientes usos de plaguicidas han ocasionado impactos ambientales (^{Narváez et al., 2012}) y económicos (^{Ríos y Gómez 2008}) negativos debido, entre otras razones, a la dificultad para realizar diagnósticos fitosanitarios que permitan determinar las dosis más apropiadas según el estado de daño. Esto, es debido a la falta de metodologías de diagnóstico adecuadas, a la exigencia de tiempo y personal calificado necesario para aplicar las metodologías actualmente utilizadas.

Como resultado del presente estudio, se propone el uso de herramientas para la teledetección, mediante la aplicación de técnicas que permiten el monitoreo de los cultivos en tiempo real, de manera eficaz y precisa. La teledetección se fundamenta en la recolección y procesamiento intensivo de valores de reflectancia de las coberturas terrestres; donde los flujos de energía que reflejan los objetos permiten diferenciar su naturaleza o la perturbación de ésta, según las regiones espectrales a las que sea sensible.

Para el caso de la vegetación se han determinado bajas reflectancias en las longitudes de onda del espectro visible: azul (400 - 500 nm) y rojo (600 - 700 nm), asociado con la absorción energética del proceso de fotosíntesis, mientras existe una tendencia mayor de reflectancia en la región del verde (500 - 600 nm) donde se encuentra el color característico del forraje (^{Chuvieco, 1995}; ^{Paz et al., 2005}). Longitudes de ondas no-visibles como el borde rojo (690 - 730 nm) con media reflectancia y el infrarrojo cercano (730 - 1300 nm) con alta reflectancia, se han asociado, respectivamente, con la cantidad de clorofila y el contenido de pared celular (Wachholz et al., 2015; RNTA, 2010). Las longitudes del infrarrojo medio e infrarrojo lejano se han asociado con los contenidos hídricos en el follaje (^{Chuvieco, 1995}). Por tanto, el monitoreo de los comportamientos de reflectancia de las pasturas puede ayudar con la identificación de características de interés agronómico, incluyendo su estado fitosanitario.

De tal manera que abordar esta metodología para evaluar con precisión y en tiempo real el estado fitosanitario de las pasturas puede ayudar en la toma de decisiones tendientes a la racionalización en el uso de plaguicidas. Además, esta técnica permitiría la evaluación en la eficiencia de otros tipos de controles para plagas menos perjudiciales, como productos menos tóxicos e incluso orgánicos. El estudio tuvo como objetivo estudiar los patrones de reflectancia del pasto kikuyo (Cechrus clandestinum (Hochst ex Chiov) Morrone) para diferenciar estados fitosanitarios de este tipo de pasturas, empleado drones y técnicas de procesamiento de imágenes.

Materiales y métodos

Procesamiento y análisis de datos

Previo al procesamiento de las imágenes se aplicaron correcciones radiométricas utilizando el panel de calibración propio del sensor y el software PIX4D®. Las fotografías corregidas se exportaron al software ArcMap de la familia ArcGis^®, donde se extrajo información de 10 pixeles, en promedio, para cada unidad de muestreo y por cada una de las regiones espectrales estudiadas (R, G, B, NIR y RE). Esto equivale a un área de 90 cm² analizados dentro de 154 cm² de la unidad de muestreo, correspondiendo a la cantidad promedio de pixeles limpios, es decir libres de perturbación por el material del marco o por el suelo descubierto resultante en la remoción del forraje circundante al marco. Para cada región espectral estudiada se calculó el promedio de reflectancia por unidad de muestreo. A continuación fueron estimados los coeficientes de correlación de Spearman de dichos promedios en relación con el ponderado para el nivel de daños por plagas identificado en campo. Finalmente, utilizando las ecuaciones que aparecen en el Tabla 1 fueron calculados los índices vegetativos y se relacionaron con el nivel ponderado de daño.

Tabla 1 Índices de vegetación de mayor frecuencia en la literatura, calculados a partir de medidas de reflectancia. 

*Bandas, R (rojo), G(verde), B (azul), NIR (infla rojo cercano) y RE (borde rojo). L= 0.5, L2 =1, C1 = 6, C2 = 7.5 y Gc = 2.5.

Se probaron 25 modelos lineales generalizados bajo una estructura de distribución de la familia quasi, empleando el comando glm de la librería stats del programa R-project (R Core team, 2018). Algunos modelos se construyeron por los índices vegetativos calculados, los modelos restantes son adiciones de las bandas R, G, B, RE y NIR (Tabla 2). Se seleccionaron los cuatro modelos con mayor Deviaza (estadístico de precisión de los modelos lineales generalizados) y se les aplicó un análisis de varianza con prueba de Fisher para determinar diferencias estadísticas entre ellos. Se diferenció el modelo de mayor precisión y el de mayor parsimonia.

Tabla 2 Modelos* lineales generalizados calculados a partir de reflectancias de bandas multiespectrales para evaluar el daño foliar por plagas en pasturas de kikuyo (Cechrus clandestinus). Universidad de Antioquia (Colombia). 

*Modelos con combinación de bandas R (rojo), G (verde), B (azul), NIR (infrarrojo cercano) y RE (borde rojo) y la inclusión de índices de vegetación. y = grado de afección foliar, £ = error estadístico.

Resultados

Estadísticos de tendencia central y correlación

Se encontraron bajos valores de reflectancia en el espectro visible, especialmente en B y R, con valores de reflectancia de 2.89% ± 0.88% y 3.37% ± 1.26%, respectivamente. La longitud de onda G tuvo una reflectancia, promedio, de 8.01% ±2.53%, la RE de 18.43% ± 4.85% y la región del NIR tuvo el máximo valor de reflectividad con 52.22% ± 12.36% (Tabla 3). El valor promedio de daño por plagas encontrado en la pastura fue de 2.17, con niveles mínimos de 1.17 y máximos de 3.83.

Tabla 3 Estadísticos de tendencia central y dispersión del nivel de daño y las reflectancias (%) de las regiones del azul, verde, rojo, borde rojo e infrarrojo cercano, en pasturas de kikuyo (Cechrus clandestinas). Universidad de Antioquia (Colombia). 

1: según escala de daño propuesta por el CIAT (1982).

Las correlaciones entre las reflectancias en las longitudes espectrales estudiadas más los índices vegetativos calculados, en relación con el valor ponderado de daño foliar, se encontraron entre bajas a moderadas. Se encontraron relaciones en las regiones del R (r = 0.63), seguido por el G (r = 0.51) y el B (r = 0.51). La región del RE se correlacionó con el grado de daño foliar en 0.50 y la del NIR presentó una correlación baja (r = 0.14) (Figura 1).

Figura 1 Dispersión de la reflectancia en las regiones azul, verde, rojo, borde rojo e infrarrojo cercano respecto al ponderado del daño foliar causado por insectos plagas en pasturas de kikuyo (Cechrus clandestinus). Universidad de Antioquia (Colombia). 

El índice vegetativo RVI presentó la mayor relación (r = -0.50) con el valor ponderado de daño RVI y una correlación negativa moderada. Los índices CIG y CIRE presentaron coeficientes de -0.48 y -0.44, respectivamente (Figura 2). Los índices NDVI y GNDVI, con mayor frecuencia de aparición en la literatura, presentaron en este estudio coeficientes bajos siendo, respectivamente, r = 0.11 y r = 0.10.

Figura 2 Dispersión de los índices vegetativos CIG, CIRE, NCPI y RVI, en relación con el ponderado de daño foliar causado por insectos plagas en pasturas de kikuyo (Cechrus clandestinus). Universidad de Antioquia (Colombia). 

El análisis de las interacciones entre regiones espectrales permitió identificar altas correlaciones entre las bandas R y B (r = 0.90), R y G (r = 0.83) y R con la RE (r = 0.79). La región NIR presentó una relación media con las bandas RE (r = 0.58), G (r = 0.52) y B (r = 0.45). La relación entre las bandas R y NIR fue baja (r = 0.21).

Evaluación de los modelos lineales generalizados

En el Tabla 4 se presentan los modelos que presentaron los mejores ajustes. El análisis de varianza entre los modelos en el Tabla 4 mostró diferencias significativas (P < 0.01) entre ellos. Se encontró que el Modelo 1 fue el de mejor ajuste; no obstante, el Modelo 4 también presentó un buen ajuste y fue el de mayor parsimonia al integrar solo las bandas R y NIR, evitando la concomitancia entre los efectos que obtuvieron un índice de correlación considerable y permitiendo mayor facilidad en su cálculo.

Tabla 4 Características de los modelos lineales generalizados destacados en la relación con el nivel de daño de insectos en plantas de kikuyo (Cechrus clandestinus). Universidad de Antioquia (Colombia). 

y = nivel de daño foliar; B (Azul); G (verde); R (Rojo); RE (Borde Rojo); NIR (Infrarrojo Cercano)

Este Modelo permitió la construcción de una matriz integrando los efectos R y NIR con el ponderado de nivel de daño, lo que permite observar gráficamente la dinámica entre las variables descritas, dando como resultado una herramienta visual de predicción (Figura 3), donde la transición del color verde al marrón indica la degradación foliar, siendo el color verde una característica indicativa del vigor del forraje.

Figura 3 Relación de las longitudes del rojo e infrarrojo cercano en la escala de daño foliar causada por insectos plagas en plantas de pasto kikuyo (Cechrus clandestinus). Universidad de Antioquia (Colombia). 

Discusión

Los estadísticos de tendencia central y dispersión de reflectancia en cada una de las bandas estudiadas se encontraron entre los valores reportados por varios investigadores para coberturas vegetales. En el espectro visible la reflectividad es controlada por la cantidad de pigmentos presentes en las hojas (principalmente clorofila y carotenoides) que absorben fuertemente la radiación alrededor de las bandas B y R, aunque se muestra un aumento de reflectividad en la longitud del G (^{Paz et al., 2005}), tal como se observó en el presente estudio. En el dominio del espectro NIR la reflectividad es controlada por la estructura celular de las hojas (^{Jiménez, 2016}). En este estudio los valores de reflectancia fueron mayores que los espectros visibles, lo que coincide con ^{Chuvieco (1995)}.

Los índices de vegetación no tuvieron efecto significativo en el diagnóstico de daños fitosanitarias en pasto kikuyo, lo que exigió la evaluación de los modelos lineales generalizados. En este caso, el Modelo 4 permitió establecer la posibilidad de discriminar el nivel de daño; por una parte, mediante las reducciones en la actividad fotosintética de las plantas atribuido al efecto de insectos, siendo evidente el aumento en la reflectividad de la longitud del R. Esto es explicable, ya que las principales plagas que afectan el pasto kikuyo corresponden a insectos de hábitos chupadores, principalmente el chinche de los pastos (Collaria sp.) y el lorito verde (Empoasca sp.), los que extraen el contenido celular de las plantas, incluyendo la clorofila de las hojas, mediante la succión de las células del mesófilo (^{Vergara, 2006}). No obstante, este no es el único factor que afecta la capacidad de las plantas para absorber energía lumínica. La tasa fotosintética puede ser limitada por factores como la reducción del contenido hídrico en el suelo, la temperatura ambiente, los desbalances minerales en el suelo y el estado fenológico de la pastura; ya que las pasturas jóvenes tienen menor índice de área foliar y con ello, menor capacidad de interceptar energía lumínica, a lo que se suma el poco desarrollo de los estomas y haces vasculares (^{Sierra, 2005}).

Es importante mencionar el aporte que realiza la longitud de onda NIR dentro del Modelo 4, ya que esta banda espectral se relaciona con la estructura celular de las hojas (^{Sá et al., 1999}). No obstante, la fenología del pasto podría incidir en este comportamiento, al presentarse menor densidad en la pared celular de las plantas jóvenes.

Por otra parte, es necesario considerar que la técnica de clasificación de daño propuesta por la RIEPT (CIAT, 1982) se basa en la experiencia y el conocimiento del observador, por tanto es subjetiva y como tal causa desviación de los datos; en consecuencia, se sugiere el uso de un método con mayor precisión para la identificación en campo de la degradación foliar causada por insectos, usando equipos avanzados como los clorofilómetros o técnicas de laboratorio como la cromatografía.

Conclusiones

El análisis de la reflectancia en función del grado de daño causado por insectos en el pasto kikuyo (Cechrus clandestinum (Hochst ex Chiov)) desarrollado en este estudio, permite la posibilidad de diferenciar el estado fitosanitario del pasto, principalmente por la reducción en la actividad fotosintética atribuida a la acción de los insectos de hábitos chupador; lo que conlleva al aumento de la reflectancia en las regiones del espectro visible, principalmente en la región del R.

Se recomienda probar modelos más complejos que incluyan otras longitudes de onda como las infrarrojas medias y las microondas, incluyendo variables ambientales y de maduración de los pastos y emplear metodologías de mayor precisión para medir el grado de daño en las hojas.