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El Blog de Visión por Computador: Llevando la tecnología a la industria

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FITOVID: Visión Artificial aplicada a la detección precoz de patógenos mildiu (plasmopara viticola) en vid

El objetivo de TECNALIA en el proyecto es el desarrollo de un dispositivo portátil  que permitirá la detección precoz del  mildiu de la vid en tejido foliar basado en tecnologías fotónicas.

El mildiu es una enfermedad, causada por el patógeno Plasmopara vitícola, endémica en áreas de cultivo húmedas y templadas. Cuando  se presentan las condiciones ambientales adecuadas que hacen sospechar de su presencia, se empiezan a tratar con fungiciads los viñedos, sin la certeza de que aún esté presente  la enfermedad.  Además del gasto económico que supone para las bodegas, hay que tener en cuenta los riesgos para el agricultor, los residuos que permanecen en el suelo así como las moléculas indeseables en bayas, que repercuten en la calidad del mosto y del vino.

La Directiva 2009/128/CE, tiene como objetivo alcanzar un uso sostenible de los plaguicidas  mediante la reducción de los riesgos y los efectos del uso de los plaguicidas en la salud humana y el medio ambiente, y el fomento de la gestión integrada de plagas y de planteamientos o técnicas alternativos, como las alternativas no químicas a los plaguicidas.

Respecto a la magnitud del sector vitícola, en España hay  7.000 bodegas y alrededor de 20.000 en el mundo (www.oiv.org).

Las ventajas del uso del dispositivo portátil serían:

  • Detección precoz del patógeno, y antes de que los síntomas sean visibles al ojo humano.
  • Reducción de focos de inóculo que actúan de efectivas fuentes de diseminación de esporas
  • Mayor eficacia y eficiencia del uso de fitosanitarios
  • Conocimiento para poder seleccionar el fungicida, dependiendo del momento del ciclo de vida del hongo
  • Reducción de los daños ocasionados por el hongo por simple reducción de tejido vegetal afectado
  • Reducción del número de tratamientos aplicados en el campo y reducción de la dosis de aplicación
  • Evitar la aparición de resistencias del hongo a los productos fitosanitarios en campo

Este sistema va destinado a:

  • Técnicos de campo de bodegas encargados de la gestión de la viña
  • Empresas dedicadas al asesoramiento en gestión de plagas y enfermedades.
  • Empresas de maquinaria para aplicación localizada de tratamientos fitosanitarios

Este trabajo se desarrolla en el proyecto Fitovid (ENV/ES/000710) perteneciente al programa LIFE, en consorcio con Neiker, AZTI, UPV y UPC. Su duración abarca desde septiembre del 2013 hasta Septiembre del 2017.

Pruebas y Resultados a fecha de Mayo del 2015

Para la realización de las pruebas con tecnologías fotónicas, se han preparado una serie de sets de muestras inoculadas artificialmente en diferentes tiempos,  considerados clases, que se han generado de forma controlada y repetitiva para que los resultados sean comparables. Contienen muestras de hoja en diferentes momentos en la evolución de la enfermedad, que son controlados contando el número de días que han pasado desde la inoculación (dpi): alta presencia de hongo visible en la superficie de la hoja (5-6 dpi), infección media no visible (2-3 dpi) e infección muy temprana (1dpi). Además, se cuenta con una serie de muestras sanas de referencia.

Durante el tiempo que lleva en marcha el proyecto, se han realizado pruebas con diferentes tecnologías basadas en espectrometría y en imagen hiperespectral. Se ha estudiado la viabilidad de identificar y clasificar el hongo en diferentes rangos de luz del espectro electromagnético mediante diferentes configuraciones ópticas.

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Se ha desarrollado algoritmia que permite discriminar entre hojas sanas y hojas en las que la enfermedad está presente.  A partir de los resultados obtenidos inicialmente, se han hecho pruebas adicionales con nuevos sets de muestras para corroborar los resultados obtenidos anteriormente.

Dado lo anterior, actualmente se está desarrollando un dispositivo portable basado en espectrometría. El objetivo de cara a los próximos meses del proyecto es evaluar las capacidades del dispositivo en condiciones reales de campo, analizar los distintos posibles escenarios y entornos,  para poder realizar los ajustes necesarios en la tecnología y asegurar la calidad de los resultados.

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