El declive de la encina es un fenómeno complejo influenciado principalmente por la presencia de un microbio, parecido a un hongo, denominado Phytophthora cinnamomi, y por el estrés hídrico. Los rasgos funcionales de la planta se alteran durante el proceso de declive, lo que afecta inicialmente a la fisiología de las plantas, con síntomas que no son visuales a priori.
Un grupo de investigación de la Universidad de Córdoba ha conseguido detectar, a través de imágenes de alta resolución espacial, este fenómeno conocido como ‘la seca’ con una antelación de dos años previos a la aparición de los síntomas. De esta forma se puede prever la enfermedad e intentar salvar a las encinas.
El decaimiento sucedeal comenzar a morir las encinas de forma más significativa en las dehesas. “El problema radica en que cuando ya se observan los síntomas visuales, por ejemplo, cuando comienzan a secarse o a perder las hojas, es demasiado tarde para empezar a tratarlas y gestionar estos bosques huecos”, añade el investigador y profesor de la Universidad de Córdoba, José Luis Quero.
Durante el estudio, y gracias a las fotografías de alta resolución espacial, el grupo de investigación ha analizado 1.100 árbolescon diferente incidencia y severidad. Por una parte, se ha llevado a cabo un análisis de variables fisiológicas de las encinas, como son los pigmentos de las hojas, la fluorescencia o la temperatura de la copa, y por otra, han conectado estas variables fisiológicas con rasgos espectrales de las imágenes. De esta forma, el equipo ha sido capaz de mapear y detectar encinas que no muestran síntomas visuales pero que sí padecerán en el futuro la enfermedad causada por Phytophthora cinnamomi.
Los indicadores,generados por la combinación de modelos 3D de transferencia radiativa y aprendizaje automático, mostraron hasta un 82% de precisión para la detección del decaimiento, e identificaron con éxito el 34% de los árboles en peligro que no fueron hallados por inspección visual, siendo confirmados en una reevaluación 2 años después. La detección temprana puede reorientar las actividades de gestión, como el aclarado o tratamiento de árboles, para prevenir la propagación de los procesos de decaimiento forestal en la dehesa.
La recopilación de datos fue financiada por los proyectos QUERCUSAT (CGL2013-40790-R) y ESPECTRAMED (CGL2018-86161-R), de la Agencia Española de Investigación, Ministerio de Ciencia e Innovación y FP7-SME Thermolidar. El trabajo es el fruto de una alianza científica entre la universidad de Córdoba (UCO), Swansea University (SU) en Reino Unido y el laboratorio Quantalab del CSIC de Córdoba (QuantaLab-IAS-CSIC). El equipo multidisciplinar cuenta con la dirección desde la UCO de J.L. Quero, Profesor Titular, F.J. Ruiz-Gómez, postdoctoral de la Junta de Andalucía (España) del Programa Fondo Social Europeo 2014-2020 (DOC_0055), y R. Sánchez-Cuesta, Técnico de laboratorio y doctorando del Dpto. de Ingeniería Forestal. El autor principal del trabajo, A. Hornero, tuvo el apoyo de la beca de investigación DTC GEO 29 "Detection of global photosynthesis and forest health from space" de SU. La dirección desde SU se ha realizado por R. Hernández-Clemente, profesora de esta universidad, y miembro del grupo de investigación RNM-360 de la UCO, con la colaboración de P. North (SU) y P.J. Zarco-Tejada (Quantalab).
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https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S003442572100290X?via%3Dihub