SI EL ÁREA QUIERES MEDIR, UNA IMAGEN HAS DE PEDIR

SI EL ÁREA QUIERES MEDIR, UNA IMAGEN HAS DE PEDIR

Por: Dolores González, Efraín De Luna, Rosario Gregorio Cipriano

Red de Biodiversidad y Sistemática, Instituto de Ecología A.C.

 

Resumen

La cuantificación de la severidad de una enfermedad es crucial para el monitoreo, manejo o selección de variedades de plantas resistentes. La adquisición de imágenes con cámaras digitales, acoplada con diferentes metodologías informáticas de medición, permite cuantificar la severidad del daño causado por distintos patógenos. La captura de imágenes y su análisis ha demostrado ser una forma efectiva para detectar, incluso identificar enfermedades fúngicas, bacterianas o víricas.

 

Palabras clave

Fitopatógenos, virulencia, análisis de imágenes

 

Las enfermedades víricas, fúngicas y bacterianas de las plantas presentan síntomas en las hojas infectadas que son características de cada patógeno. En los cultivos agrícolas, las enfermedades tienen efectos nocivos en el crecimiento y desarrollo de las plantas; limitan la producción y provocan que los productos agrícolas sean inapropiados para el consumo. La medición cuantitativa de las enfermedades es un indicador importante de diagnóstico en la susceptibilidad o resistencia a patógenos vegetales. Uno de los síntomas más visibles es el área infectada en las hojas. Regularmente, los tamaños del área infectada se evalúan con base en la experiencia y observación subjetiva de las hojas. Sin embargo, esta evaluación no es comparable entre evaluadores independientes. El análisis de imágenes digitales tiene el potencial de superar tales dificultades y permitir la medición cuantitativa de áreas infectadas específicamente por un patógeno.

Se han adaptado varios métodos cuantitativos de análisis de imágenes digitales para evaluar la severidad de las enfermedades que se presentan en las plantas de manera natural o para medir la patogenicidad y virulencia de inóculos en plantas de importancia económica. El interés de muchos fitopatólogos se enfoca en el análisis progresivo de la enfermedad de una sola planta o en la evaluación amplia del dosel del cultivo de miles de plantas. Para lograrlo, se emplean distintas tecnologías para el procesamiento de imágenes digitales en un entorno informático para la extracción y el análisis de los datos. Un grupo de métodos usa las propiedades de los pixeles para capturar la intensidad de la luz en el espectro visible y no visible. La medida de los espectros de reflectancia de las hojas infectadas se utilizan para revelar el grado de la enfermedad (Fig. 1).

 

 

Otro grupo de métodos se basa en la medición de áreas infectadas. En este caso, las áreas a medir se delimitan y luego se cuantifica automáticamente el número de píxeles de varios colores en esa área. Cuando no es tan fácil delimitar los píxeles, las áreas infectadas se visualizan coloreandolos digitalmente. En otros casos, se dibujan físicamente las áreas y luego se obtienen las imágenes digitales para cuantificar la infección con un conteo de píxeles homogéneo (Fig. 2).

 

Un diagnóstico rápido de la severidad de la infección se puede realizar delimitando directamente varios polígonos en las imágenes digitales de las hojas infectadas y luego calcular la suma de las áreas infectadas cuantificando el porcentaje de infección. Un método sencillo, consiste en usar el programa ImageJ. Sobre cada imagen a medir primero se dibujan polígonos para delimitar las áreas infectadas. El programa estima el área sumada en varios polígonos. Las áreas de varias hojas se analizan para calcular promedios y la variación. Con estos números se compara la severidad de infección entre distintas especies de hospederos (Fig. 3).

 

 

El uso de imágenes digitales también ha permitido desarrollar metodologías para el reconocimiento y diagnóstico de algunas enfermedades, principalmente en etapas iniciales. Dependiendo de la especie, se forman patrones distintos por la concentración de compuestos químicos generados durante la infección. Así se han logrado clasificar y reconocer infecciones analizando el color, la textura y la forma de las hojas enfermas, usando imágenes digitales.

 

 

REFERENCIAS

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