Por Pesach Benson • 30 de julio de 2025
Jerusalén, 30 de julio de 2025 (TPS-IL) — En un avance que podría remodelar la forma en que los agricultores monitorean la salud de sus cultivos, investigadores israelíes han presentado un método de bajo costo y no invasivo para estimar el área foliar total en las plantas, utilizando nada más que una cámara de video común.
Dirigido por el candidato a doctorado Dmitrii Usenko en el Instituto de Ciencias Ambientales de la Universidad Hebrea, el estudio demuestra cómo las imágenes de video estándar pueden transformarse en modelos 3D de plantas utilizando técnicas de estructura a partir del movimiento (SfM). Este método, tradicionalmente empleado en campos como la visión por computadora y la teledetección, permite una medición precisa del crecimiento de las plantas sin necesidad de sensores costosos o muestreo destructivo.
«La medición precisa del área foliar total es crucial para comprender el crecimiento de las plantas, la fotosíntesis y el uso del agua», dijo el Dr. David Helman de la Universidad Hebrea, quien supervisó la investigación. «Pero los enfoques tradicionales a menudo requieren muestreo destructivo o equipos costosos e inaccesibles. Nuestro modelo combina accesibilidad y precisión de una manera que podría beneficiar tanto a los pequeños agricultores como a las operaciones agrícolas a gran escala».
Trabajando en colaboración con el Dr. Chen Giladi del Sami Shamoon College of Engineering, el equipo recopiló más de 300 videoclips de plantas de tomate enanas cultivadas en condiciones controladas de invernadero. A partir de estos clips, generaron nubes de puntos 3D —densos cúmulos de datos espaciales— que representan la forma y la estructura de las plantas. Luego entrenaron algoritmos de aprendizaje automático para estimar el área foliar total basándose en las características extraídas de los datos 3D.
Los hallazgos se publicaron en la revista revisada por pares Computers and Electronics in Agriculture.
El modelo con mejor rendimiento alcanzó un coeficiente de determinación (R²) de 0.96, lo que indica un nivel extremadamente alto de precisión predictiva. Notablemente, el sistema se mantuvo confiable incluso en condiciones difíciles, como hojas superpuestas o movimiento de plantas causado por el flujo de aire.
«Al reducir la barrera de costo para el monitoreo preciso de plantas, esperamos democratizar el acceso a la agricultura de precisión», dijo Usenko. «Este es un paso pequeño pero significativo hacia una agricultura más inteligente y sostenible».
Si bien el estudio se centró en los tomates, los investigadores enfatizan que el método es independiente del cultivo y adaptable. Dado que solo requiere imágenes RGB estándar, que están ampliamente disponibles en dispositivos de consumo, el monitoreo puede escalarse fácilmente para su uso tanto en invernaderos como en campos abiertos en todo el mundo, dijeron los científicos. Esto hace que la tecnología sea valiosa para las pequeñas explotaciones agrícolas que de otro modo no podrían permitirse un monitoreo más costoso.
En los invernaderos, la tecnología también puede integrarse en sistemas automatizados para optimizar el riego, la iluminación y otros controles ambientales basados en el desarrollo real de las plantas.
