Este trabajo describe el desarrollo de un pequeño robot de campo (XF-ROVIM) en el IVIA como solución flexible para la detección temprana de Xylella fastidiosa (Xf) a nivel de la hoja. El robot se maneja por control remoto y está equipado con diferentes sensores de detección proximal que pueden capturar de forma geolocalizada información térmica, espectral y estructural de las plantas, a través de diferentes tipos de cámaras y un escáner láser (LiDAR). Hasta el momento, se han realizado dos ensayos en un campo potencialmente infectado en la provincia de Lecce (Italia) en el que se han capturado más de 35.000 imágenes con las diferentes cámaras, además de la estructura 3D de cada árbol. Los primeros índices vegetativos calculados a partir de la información espectral no han permitido determinar la infección, pero aún queda por analizar la información hiperespectral y térmica, así como crear modelos multivariantes que combinen toda la información obtenida. A los datos individuales de cada árbol se puede acceder fácilmente a través de Google Earth.
La teledetección recopila información proveniente de la radiación emitida, reflejada y transmitida por la vegetación. Los sensores ópticos utilizados para obtener esta información (cámaras espectrales, térmicas, etc.) miden la energía electromagnética reflejada o emitida por la vegetación (firma espectral) en diferentes rangos espectrales o en longitudes de onda particulares (Vergara-Díaz y col., 2016). Esta información está influida por componentes estructurales y bioquímicos de las plantas, como el área foliar, la porosidad, el contenido de clorofila y agua o la concentración de nitrógeno. En condiciones de estrés, se producen cambios en estos componentes que son potencialmente detectables por estos dispositivos (Pu, 2011). Por ello, las plantas sanas y las enfermas tienen firmas espectrales particulares, lo que permite la detección de los efectos fisiológicos y bioquímicos en las primeras etapas de una enfermedad (Vicent y Blasco, 2017). Además, la propia estructura de la planta puede verse afectada como resultado de una enfermedad grave, y por tanto el estudio de su estructura 3D puede contribuir a su detección e identificación (Hernández-Clemente y col., 2014).
En el Instituto Valenciano de Investigaciones Agrarias (IVIA) se ha desarrollado un robot teledirigido (XF-ROVIM, X. fastidiosa - Remotely Operated Vehicle for Illness Monitoring in Orchards), en el marco del proyecto europeo XF-ACTORS, que incorpora un equipo de teledetección que incluye una cámara térmica, una cámara réflex de color y otra réflex modificada para capturar imágenes NDVI de alta resolución, una cámara multiespectral de visible e infrarrojo capaz de capturar 9 bandas a una velocidad de 30 imágenes por segundo, un sistema de imagen hiperespectral (400 – 1000 nm) y un escáner láser LiDAR para obtener la estructura 3D del cultivo. El equipo se completa con un sistema de posicionamiento global (GPS), con una precisión de tres centímetros para geolocalizar los datos obtenidos de las plantas, y una unidad de medición inercial (IMU) para corregir los movimientos del robot al desplazarse por un terreno irregular. Una plataforma elevadora permite variar la altura de los sensores (entre 80 y 200 cm) para adaptarse al tamaño de los árboles a analizar. Se ha optado por un robot teledirigido debido a la flexibilidad que ofrece para trabajar en entornos y cultivos diferentes.
