Fluorescencia de canopeo en cultivos de interés agronómico: un modelo optimizado.

JUAN MANUEL ROMERO; GABRIELA CORDON; MARÍA GABRIELA LAGORIO

Congreso; 7Congreso de Ciencias Ambientales- COPIME 2019; 2019

COPIME

El sensado remoto de coberturas vegetales, tanto cultivos agronómicos comobosques o praderas, es una disciplina en auge y constante desarrollo. Esto obedecea que permite estimar diversos parámetros y variables de interés que son utilizadaspara diagnosticar la salud vegetal, la capacidad fotosintética y la asimilación decarbono. Las técnicas utilizadas son variadas pero la mayor parte se basa en elanálisis de la reflectancia, proporcionada por satélites, aviones o torres deobservación (Weng, 2013:3; Meroni et al., 2009:2037). Sin embargo, la fotosíntesises un proceso regulado tan activa y rápidamente que muchas veces los cambios deinterés resultan indetectables a través de medidas de reflectancia. Es por esto quela fluorescencia de clorofila ha cobrado mayor importancia en los últimos años comotécnica de diagnóstico vegetal (Baret et al., 2007:869; Cordon y Lagorio., 2016:735).Dado que es un proceso que compite directamente con la fotosíntesis, permiteobtener información acerca de ésta de manera inmediata y precisa (Maxwell andJohnson, 2000:659).En 2017 mostramos en este congreso la primera versión un modelo que permitíacorregir la señal de fluorescencia de un canopeo teniendo en cuenta la re-absorcióny predecía la distribución espectral a nivel de hoja con un 95% de exactitud. Enaquel desarrollo utilizamos una serie de suposiciones y usamos como modelo FicusBenjamina. En el trabajo que aquí presentamos realizamos una deducción másgeneral y rigurosa del modelo fotofísico incorporando factores muy relevantes tales como la fracción de suelo cubierta. Además, validamos nuestro algoritmo depredicción en tres cultivos de gran interés agronómico que cuentan conarquitecturas foliares muy diferentes: arveja, raigrás y maíz.El objetivo de este trabajo fue desarrollar y validar experimentalmente un modelofotofísico de aplicación más general que el publicado en 2018 y validarlo en cultivosde interés agronómico que posean diferentes arquitecturas foliares.