¿Qué pasaría si los productores de uva tuvieran una herramienta con la que pudieran simplemente apuntar hacia una vid y se les indicara el estado de nutrientes de esa vid? Tal conocimiento podría marcar el comienzo de una era en el manejo de nutrientes con precisión.
Russell Smithyman, director de viticultura de Chateau Ste. Michelle, descubrió el potencial de dicha herramienta mientras intercambiaba ideas sobre las iniciativas de investigación durante una reunión del comité de la Alianza Nacional de Investigación de las Uvas (“National Grape Research Alliance” o NGRA). La organización existe para fomentar la colaboración entre las regiones y los sectores productores de uva, al ofrecer capital inicial para ayudar a desarrollar y apoyar la investigación que se ajuste a las prioridades de la industria.
“Realmente podemos pensar en grande y más allá de lo convencional para apoyar aquello que no se puede hacer a nivel estatal o local y buscar grandes subvenciones para abordar grandes problemas”, explicó Smithyman sobre la NGRA, en la cual se desempeña como presidente del consejo.
Este otoño, el Departamento de Agricultura de los EE. UU. estuvo de acuerdo con su visión y otorgó el primer pago de 1 millón de dólares de los 4.75 millones de dólares que se entregarán durante cuatro años a un equipo de 14 científicos en siete instituciones de investigación para desarrollar herramientas para la detección remota del estado de nutrientes de las vides, junto con investigaciones sobre las necesidades nutritivas de los viñedos modernos, para crear una mejor base para aplicar los conocimientos de los nuevos sensores de nutrientes.
“Tenemos dos objetivos principales: Queremos encontrar una forma de detectar de manera remota el estado de los nutrientes de los bloques de viñedos completos, al menos en cuanto a nitrógeno, fósforo y potasio en diferentes épocas del año, y espacialmente a lo ancho de los bloques de viñedos”, indicó Markus Keller, profesor de viticultura de la Universidad Estatal de Washington (WSU) y director del nuevo proyecto de Manejo de alta resolución de los nutrientes de viñedos. “Como no se puede hacer eso sin una verificación en el terreno, el segundo objetivo es generar muchos datos en el campo: muestras de tejidos de las plantas para verificar los datos de detección remota”.
Las uvas de vino, las uvas de mesa, las uvas de jugo y las uvas pasas pueden tener diferentes necesidades nutritivas, exacerbadas por las diferencias en los suelos y el clima de la región, pero el objetivo del proyecto es entregar herramientas que permitan a los productores detectar y responder a los problemas de nutrición antes de que afecten la calidad de la fruta, explicó Keller.
El proyecto incluye a Keeler y a tres colegas de la WSU: Qin Zhang, Manoj Karkee y Jim Harbertson; Terry Bates y Justine Vanden Heuvel de la Universidad de Cornell; Patty Skinkis y James Watson de la Universidad Estatal de Oregón; Tony Wolf y Amanda Stewart del Instituto Politécnico de Virginia; Alireza Pourreza y Matthew Fidelibus de la Universidad de California en Davis; Jan van Aardt del Instituto de Tecnología de Rochester y Paul Schreiner con el Servicio de Investigación Agrícola del Departamento de Agricultura de los Estados Unidos.
“Es el equipo de ensueño de la nutrición de viñedos. Estoy muy emocionado de trabajar con todos ellos”, afirmó Keller.
Espectros de detección de nitrógeno
Las herramientas de detección remota más comunes hoy en día son las cámaras multiespectrales que recopilan datos para crear mapas del índice de vegetación, como el NDVI, pero la tecnología actual permite que los investigadores comiencen a observar muchas más longitudes de onda para detectar “firmas espectrales” de vides bajo estrés que sirven como alertas tempranas de enfermedades o del estado de nutrición y del agua.
“El NDVI es un índice muy general que se correlaciona con todo: el agua, el vigor, las enfermedades, cualquier tipo de estrés. Te da una indicación general de la salud de la planta”, señaló Alireza Pourreza, especialista en extensión de la Universidad de California en Davis. Con los datos recopilados por una cámara multiespectral, basada en las longitudes de onda de la luz que absorbe y refleja una planta fotosintetizadora, los investigadores pueden analizar alrededor de una docena de índices de vegetación diferentes, como el NDVI y el NDRE.
A partir de 2018, Pourreza y su colega, Matthew Fidelibus, comenzaron un estudio en un viñedo de uvas de mesa para ver si alguno de estos índices existentes pudiera detectar diferencias entre las vides con deficiencia de nitrógeno respecto a aquellas con exceso de nitrógeno. Descubrieron que pueden detectar de manera confiable cierta variabilidad, pero sin tanta especificidad como quisieran.
Así que, con la ayuda de la nueva subvención, Pourreza y otros ingenieros del proyecto están dirigiendo su atención a las cámaras hiperespectrales que observan cientos de longitudes de onda estrechas, en lugar de las cinco bandas más amplias que detectan las cámaras multiespectrales disponibles a la venta.
“Nos permitirá profundizar y explorar ese vínculo fundamental entre el nitrógeno y la firma espectral”, indicó. “Y tenemos que determinar la variabilidad temporal: el modelo que desarrollamos para la floración no se puede utilizar para el envero”.
Los viticultores establecerán bloques de prueba en viñedos con problemas nutritivos conocidos, indicó Keller, con réplicas de diversas aplicaciones de nutrientes para que las analicen los sensores hiperespectrales. Luego, el aprendizaje de la máquina les ayudará a clasificar una montaña de datos de los sensores y de muestras de tejidos para encontrar longitudes de onda que parecen estar fuertemente correlacionadas con las deficiencias o excesos de nutrientes, explicó Manoj Karkee, ingeniero agrícola de la WSU.
“La esperanza aquí es que la deficiencia de nitrógeno excite diferentes longitudes de onda en contraste con la deficiencia de fósforo en contraste con la deficiencia de agua”, señaló Karkee, quien también usa el enfoque de detección remota para estudiar el estrés hídrico.
Una vez que los ingenieros hayan encontrado qué señales espectrales deben buscar, algunas de las nuevas cámaras multiespectrales que se encuentran a la disposición de los productores podrían configurarse para apuntar a esas longitudes de onda específicas que indican la deficiencia de nutrientes, agregó Pourreza.
Tecnología traducida
Para hacer que la información de los sensores se pueda procesar, los productores necesitarán un esquema de trabajo para usarla, indicó Terry Bates, director del Laboratorio de Investigación y Extensión del Lago Erie de la Universidad de Cornell.
“El panorama general es medir, modelar, gestionar”, afirmó. “No puedes gestionar lo que no puedes medir”.
Su papel en el proyecto incluye ayudar a los productores a comprender cómo utilizar los datos espaciales sobre el estado de los nutrientes para realizar una fertilización de tasa variable. Este aspecto del proyecto se basa en el trabajo que realizó Bates como parte de otro proyecto financiado por la SCRI y respaldado por la NGRA conocido como el proyecto Viñedo Eficiente, donde se analizó el uso de herramientas de mapeo para mejorar el manejo de la carga frutal, el dosel y los suelos.
En los viñedos de uva de jugo del este, el cultivo consume mucho potasio, por lo que la deficiencia de potasio, o la hoja negra, es un problema común. Los productores que aplican potasio líquido podrían traducir fácilmente los mapas de nutrientes de los sensores a una aspersión de tasa variable, indicó Bates.
En cada región y sector, los productores se enfrentan a diferentes retos en materia de nutrientes. Algunos se basan en las recomendaciones de muestreo de tejidos desarrolladas hace medio siglo, las que pueden o no ser relevantes para sus cultivares o sus objetivos de producción, mientras que otros aplican fertilizantes todos los años solo porque eso es lo que hacía su padre, afirmó Keller. En el fértil y húmedo valle de Willamette, el manejo de nutrientes implica el uso competitivo de cultivos de cobertura para extraer nutrientes, señaló la profesora de viticultura de la Universidad Estatal de Oregón, Patty Skinkis.
La recopilación de datos de verificación necesarios para probar la tecnología del sensor también ayudará a responder a preguntas fundamentales sobre la relación entre el estado de los nutrientes, el vigor, el rendimiento y la calidad de la fruta en diferentes regiones y cultivares, explicó Tony Wolf, profesor de viticultura en el Instituto Politécnico de Virginia. “Simplemente no tenemos una buena base para hacer recomendaciones”, añadió.
Una vez probados, el valor de los sensores de nutrientes depende del impacto económico de un mejor manejo de nutrientes. Para descifrar esa pieza del rompecabezas, Skinkis planea usar un enfoque llamado metaanálisis, el cual reúne datos de muchos proyectos de investigación diferentes para encontrar tendencias generales en un campo complejo de investigación.
“Existen todos estos datos y nunca los usamos”, dijo, refiriéndose a proyectos de investigación anteriores que recopilaron análisis de nutrientes en tejidos como información base en otros estudios. Siempre que los estudios hayan recopilado datos sobre los niveles de nutrientes y rendimiento, los datos pueden sumarse a lo que Wolf, Bates, Keller y otros recopilan durante este proyecto para ayudar a ilustrar los beneficios que los productores pueden obtener de la modernización del manejo de nutrientes.
Estos hallazgos también guiarán a los investigadores a los lugares donde las herramientas de detección y los modelos de ayuda para la toma de decisiones tendrían el mayor impacto.
“No podríamos adentrarnos en esto si solo nos enfocamos en los sensores, porque existen estas lagunas de conocimiento en la nutrición”, afirmó. “Queremos algo que sea beneficioso para todos, en todos los Estados Unidos, en todos los mercados, en todos los climas”.
—por Kate Prengaman
