Imágenes aéreas detectan y rastrean las amenazas a la seguridad alimentaria de millones de agricultores africanos

Un sistema de alerta temprana detecta y previene enfermedades del banano, un cultivo clave para la seguridad alimentaria de África. Se basa en aprendizaje automatizado e imágenes recopiladas con teléfonos móviles, drones y satélites..

Nuevas investigaciones muestran cómo una combinación de imágenes de teléfonos móviles, drones y satélites puede utilizarse para frenar las amenazas al cultivo del banano. Las imágenes de diferentes resoluciones se introducen en una plataforma que ha sido “entrenada” mediante aprendizaje automatizado, para que identifique plantaciones de banano y analice amenazas con 97 % de precisión total. Los hallazgos se publicaron en ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing.

Bananos y agricultores amenazados

Los estudios de caso de la investigación, efectuada en la República Democrática del Congo y la República de Benín, tienen implicaciones importantes para los 90 millones de habitantes de África Oriental, Occidental y Central, que dependen del banano y el plátano como principal fuente de alimento. En su mayoría, son pequeños agricultores que dependen de sus cultivos para su seguridad alimentaria, de ingresos y laboral. 

El incremento de la aparición y propagación de enfermedades graves, infecciones fúngicas y virus, debido al cambio climático y cambio en el uso del suelo, entre otros factores, representa una seria amenaza para la seguridad alimentaria. Existen seis amenazas importantes y devastadoras para el cultivo del banano, entre ellas, la enfermedad del ápice racimoso del banano (BBTD, sus siglas en inglés) y la marchitez del banano por Xanthomonas (BXW, sus siglas en inglés). 

Vista a nivel del suelo de la marchitez del banano por Xanthomonas o BXW. Crédito: Michael Selvaraj.

Una nueva plataforma de detección

“Actualmente, las amenazas las detectan expertos en el campo utilizando teléfonos celulares”, comentó Michael Gómez Selvaraj, fisiólogo vegetal y coautor de la Alianza de Bioversity International y el Centro Internacional de Agricultura Tropical (CIAT). “Pero para rastrear y detectar enfermedades en grandes extensiones de terreno a nivel de país, distrito o aldea, se necesita una plataforma que detecte las amenazas rápidamente”. 

Por medio de un sistema de clasificación basado en pixeles, los investigadores primero entrenaron al modelo para que detectara plantas de banano en sistemas agrícolas mixtos, donde los pequeños productores cultivan muchas cosas en un mismo terreno. Después de “aprender” los patrones y algoritmos de las plantas de banano, los investigadores entrenaron a la plataforma para que analizara los síntomas físicos de las seis enfermedadesy el porcentaje de amenaza. 

Estas fotos muestran imágenes aéreas utilizadas para detectar la enfermedad del ápice racimoso del banano (recuadros azules) y marchitez del banano por Xanthomonas (recuadros rojos). Crédito: Selvaraj et al.

La información sobre la severidad de una amenaza en específico y su propagación puede enviarse a las organizaciones o autoridades gubernamentales para que puedan adoptar medidas de modo inmediato y poder así frenarla. “De lo contrario, las amenazas potenciales se multiplican rápidamente, pues, por ejemplo, los agricultores pueden darle vástagos de banano a otros y, en el caso de los virus, propagarlos por todo el país o distrito sin enterarse hasta que sea demasiado tarde”, dijo Selvaraj.

Actualmente, la mayoría de servicios de vigilancia de enfermedades se centran en una solución basada en un solo sensor que no puede monitorear paisajes más grandes a través de teléfonos móviles o drones. Este método combina información a nivel de campo, recopilada por agricultores o extensionistas, con datos satelitales para detectar área de cultivo y los drones desplegados para analizar la amenaza exacta y su intensidad. 

“Ahora podemos detectar seis enfermedades principales del banano con rapidez y precisión, con nuestra aplicación de teléfono móvil Tumaini ”, comentó Selvaraj. La base de datos es gratuita para que la utilicen agricultores, organizaciones y gobiernos, y ha sido descargada de Google App Store 2500 veces.

Expandiendo el alcance

“El próximo paso es encontrar apoyo financiero para reunir a más sociosy poder así rastrear más datos en un área más amplia. Esperamos cubrir África, India, Australia y América Latina, que es donde el banano constituye uno de los principales cultivos y estas amenazas se vislumbran”, agregó.

Graham Thiele, Director del Programa de Investigación de CGIAR en Raíces, Tubérculos y Banano, manifestó:

Felicitamos al equipo por esta investigación pionera. Con ella se valida el uso de imágenes aéreas para la detección de enfermedades, lo que podría transformar nuestra capacidad de evaluar el impacto de las amenazas”.  

La plataforma también puede utilizarse para rastrear otras plagas, enfermedades o virus , es decir, otras amenazas que presentan síntomas visibles. Por ejemplo, para rastrear la propagación del gusano cogollerodel maíz, una plaga invasiva que puede alimentarse de 80 especies de cultivos diferentes, incluido el maíz, y que afectó a 83 % de los productores maiceros de Kenia, causando pérdidas de 33 %, con un costo aproximado de US$3600 a 6200 millones en los 12 países de la región.


Ver también:

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