Drones, imágenes y algoritmos: la herramienta desarrollada por UTEC para la detección temprana del picudo rojo

Investigadores del Grupo de Investigaciones Espaciales de la Universidad Tecnológica (UTEC) desarrollaron una herramienta innovadora para la detección temprana del picudo rojo, una de las plagas más destructivas que afectan a las palmeras en Uruguay. La propuesta combina drones equipados con cámaras térmicas, multiespectrales y de espectro visible, junto con el procesamiento de imágenes y algoritmos de inteligencia artificial, lo que permite identificar árboles afectados antes de que el daño sea visible a simple vista.

El principal desafío que plantea esta plaga es que, en sus primeras etapas, la larva del picudo rojo se alimenta dentro del tronco de la palmera sin generar señales externas evidentes. “Durante semanas la palmera puede no mostrar cambios en la copa ni en el follaje, y cuando los síntomas aparecen la infestación ya está muy avanzada”, explicó a El País Natalie Aubet, docente senior e investigadora de UTEC. Esta característica hace que muchas veces las medidas de control lleguen tarde y obliguen a tratamientos agresivos o a la tala del ejemplar.

La tecnología desarrollada por UTEC permite observar alteraciones fisiológicas que el ojo humano no puede detectar. A partir del análisis de imágenes, es posible identificar variaciones sutiles en la temperatura de la planta, en su respuesta espectral y en la estructura de la copa, todas señales asociadas a estrés biológico. “Es como hacerle una radiografía a la palmera: podemos ver qué está pasando por dentro mucho antes de que el problema se manifieste por fuera”, señaló Aubet.

Para esta etapa del proyecto se optó por el uso de drones en lugar de imágenes satelitales. Según explicó la investigadora, se trata de una fase piloto que requiere un nivel de detalle muy alto y validación en terreno. Las imágenes captadas por drones tienen resolución centimétrica, lo que permite contrastar los resultados con observaciones directas y datos de campo. Las imágenes satelitales de muy alta resolución, en cambio, tienen costos elevados y limitaciones operativas que las hacen menos accesibles en las primeras etapas del desarrollo.

El rol de la inteligencia artificial es clave para procesar el gran volumen de imágenes que se generan y para escalar el sistema de detección. Los algoritmos permiten identificar patrones de estrés en las palmeras y clasificarlas según su estado sanitario. Sin embargo, Aubet remarcó que la tecnología no reemplaza al trabajo técnico. “La inteligencia artificial no decide sola: son los equipos especializados los que definen la metodología, interpretan los resultados y validan la información. La tecnología potencia el trabajo humano y mejora la toma de decisiones”, afirmó.

El proyecto ya permitió detectar que el picudo rojo no afecta de la misma manera a todas las especies de palmeras, un dato relevante para diseñar estrategias de control más eficientes. Además, el trabajo se realiza en coordinación con otras instituciones, como la Fuerza Aérea Uruguaya, que apoyó con vuelos y capturas de imágenes, y con investigadores de la Universidad Autónoma del Estado de México, con quienes UTEC desarrolla algoritmos que permitan automatizar y escalar la detección a distintas escalas territoriales.

Foto: Mateo Vázquez

De cara al futuro, el objetivo del equipo es avanzar hacia una implementación a nivel nacional. Contar con imágenes actualizadas de distintas zonas del país permitiría monitorear con precisión el avance de la plaga y generar alertas tempranas para definir y priorizar acciones de control. En ese sentido, el reciente decreto del Poder Ejecutivo que formalizó un grupo asesor para coordinar el combate contra el picudo rojo prevé la participación de UTEC como actor técnico.

Aubet subrayó que la detección temprana es una herramienta clave para frenar la expansión del picudo rojo y reducir las pérdidas. “Anticiparse permite proteger más palmeras y evitar que aquellas que parecen sanas funcionen como focos ocultos de dispersión”, indicó. Además, destacó que esta metodología podría aplicarse en el futuro a otras plagas, ampliando su impacto en la gestión ambiental y en la protección del patrimonio vegetal y paisajístico del país.