Tradicionalmente, la limitación de medir y analizar las características observables de un organismo ha sido el cuello de botella en la agricultura de precisión, ya que la recogida manual de datos morfofisiológicos ha sido laboriosa, costosa y sujeta a errores. La integración de sensores espectrales, cámaras RGB, multiespectrales, hiperespectrales, térmicas, sistemas LiDAR y sistemas de navegación de alta precisión (GNSS-RTK) junto con plataformas móviles terrestres y aéreas (UAVs, tractores automatizados), ha transformado esta limitación en una oportunidad.

Hoy en día, es posible capturar en tiempo real grandes volúmenes de datos multiescalares, espacial y temporalmente densos, que alimentan modelos analíticos y predictivos de crecimiento, estrés, rendimiento y eficiencia de uso de recursos. Sin embargo, la obtención de estos datos no es suficiente. El verdadero valor reside en transformar esa información en conocimiento útil. A través de algoritmos de inteligencia artificial, análisis multivariante y modelos de predicción, es posible detectar de forma precoz deficiencias nutricionales, estrés hídrico, enfermedades o desequilibrios fisiológicos, anticipando los problemas antes incluso de que un técnico especializado. Esa información, procesada con criterios agronómicos, se traduce en parametrizaciones concretas de cada cultivar que permiten evaluar su rendimiento, resistencia al estrés hídrico y enfermedades incluso antes de que su ciclo de cultivo llegue a término, lo que puede acelerar significativamente el proceso de obtención de nuevas variedades.

Los sistemas de fenotipado en campo de última generación no solo permiten la evaluación de caracteres complejos como arquitectura de la planta, biomasa, eficiencia fotosintética o contenido hídrico, sino que también facilitan el análisis de grandes poblaciones en ensayos de mejora genética y estudios de resiliencia frente al cambio climático.

+ Leer la noticia completa