Investigadores de la Universidad de Reims y el Comité Champagne publican un histórico conjunto de datos tras cinco años de estudio para diferenciar mediante análisis espectral enfermedades foliares críticas como la Flavescencia dorada y el Bois noir.
El desafío de la identificación visual en campo
La gestión sanitaria del viñedo europeo enfrenta un problema recurrente: la dificultad de distinguir visualmente entre diversas patologías foliares. Síntomas como el amarilleo o el enrollamiento de las hojas son comunes a afecciones de distinta naturaleza, como las enfermedades denominadas «grapevine yellows» (Flavescencia dorada y Bois noir), el Leafroll (virus), la Esca (hongos) o simples carencias nutricionales.
Esta confusión diagnóstica se agrava por el hecho de que muchas vides infectadas pueden permanecer asintomáticas durante un año, favoreciendo una propagación silenciosa. Ante esta limitación, la inspección visual tradicional —que consume tiempo y requiere personal altamente especializado— se muestra insuficiente para una gestión precisa y temprana.
Cinco años de monitorización espectral en Chardonnay
Para abordar esta problemática, un equipo de la Universidad de Reims Champagne-Ardenne y el Comité Champagne ha recopilado y publicado un conjunto de 14.636 espectros de hojas de vid Chardonnay. El muestreo se llevó a cabo entre 2020 y 2024 en el viñedo experimental de Plumecoq (Francia), analizando muestras sanas y afectadas bajo condiciones controladas de laboratorio.
El estudio utilizó un espectrómetro de alta precisión cubriendo un rango de 350 a 2.500 nanómetros. Los resultados preliminares confirman que, aunque las clases «yellows», Esca y Leafroll presentan espectros muy similares, existen longitudes de onda clave (550 nm, 730 nm y 2.200 nm) donde se localizan las diferencias diagnósticas fundamentales.
Hacia un diagnóstico automatizado e independiente
El análisis mediante Componentes Principales (PCA) ha revelado que la variabilidad de los datos responde principalmente a dos factores:
- Estructura tisular y contenido hídrico: Identificados en picos en torno a 1.400 nm, 1.900 nm y 2.200 nm.
- Pigmentación (clorofila): Reflejo del estrés estructural de la planta.
El conjunto de datos se ha puesto a disposición de la comunidad científica de forma abierta (DOI: 10.57745/KPNOJL), incluyendo herramientas de código para fomentar el desarrollo de modelos de inteligencia artificial. El objetivo final es la creación de sistemas automáticos de detección temprana que permitan a los viticultores intervenir de forma precisa, independientemente de las condiciones climáticas anuales o la zona geográfica.
Hola, muchas gracias por el artículo, es muy interesante.