Científicos del Instituto de Información Aeroespacial (AIR) de la Academia China de Ciencias colaboraron con la Universidad de Shihezi para desarrollar un nuevo método de clasificación para la marchitez amarilla del algodón (VW). Este método está relacionado con la pérdida de rendimiento y es adecuado para evaluar la severidad de VW mediante monitoreo remoto.

Sus resultados de investigación se publicaron en Agricultural and Forest Meteorology.

Evaluar con precisión la severidad de la enfermedad VW del algodón es crucial para controlar brotes epidémicos y estimar pérdidas de rendimiento. El estándar nacional chino de clasificación (GB/T 22101.5-2009) clasifica VW según la proporción de hojas enfermas, pero este método enfrenta desafíos en trabajo de campo y monitoreo remoto.

El estándar actual refleja el número de hojas con síntomas, pero no cuantifica la pérdida real de rendimiento, complicando la evaluación de rendimiento. Además, contar hojas manualmente consume mucha mano de obra, y el progreso de síntomas de arriba hacia abajo de la enfermedad de marchitez viral no coincide con la perspectiva de arriba hacia abajo de la tecnología remota, reduciendo aún más la precisión del monitoreo.

Para resolver estos problemas, el equipo de investigación analizó en detalle el progreso de la enfermedad en plantas de algodón. Descubrieron que la correlación de las hojas de ramas fructíferas (FL) con el rendimiento de algodón es mayor que la de las hojas del tallo principal (ML). La incidencia en las tres capas superiores de ML (L1-L3) y las cinco capas superiores de FL (L1-L5) puede indicar efectivamente la pérdida de rendimiento.

Basados en estas ideas, los investigadores desarrollaron el método de clasificación de ocho posiciones (EPG). Este método se basa en los principios de clasificación GB y la disposición helicoidal natural de las ramas de algodón (la llamada distribución “3/8”), enfocándose solo en los niveles más críticos, donde las capas ML son L1-L3 y las capas FL son L1-L5, simplificando la evaluación de la enfermedad mientras mantiene alta precisión.

En comparación con encuestas de campo tradicionales, el método EPG simplifica la recolección de datos evaluando solo subconjuntos específicos de hojas en la parte superior del dosel. Esto no solo reduce el trabajo manual, sino que permite monitoreo a gran escala y eficiente. El método EPG tiene una correlación más fuerte con la pérdida de rendimiento, capturando pérdidas con un gradiente del 12%, mientras que el método GB tiene una correlación más débil con resultados reales.

Además, simulaciones teóricas y experimentos basados en drones confirman que EPG es más adecuado para aplicaciones remotas a gran escala. En comparación con el método GB, EPG mejora significativamente la precisión en la estimación de severidad de VW (R² = 0,76).

El método EPG combina la clasificación de severidad de enfermedad con tecnología remota, proporcionando un método práctico y científico para evaluar enfermedades. Ofrece una herramienta efectiva para monitorear la severidad de enfermedades del algodón y estimar con mayor precisión las pérdidas de rendimiento en grandes áreas agrícolas.