Servicio Noticiero
del Servicio de Investigación Agrícola (ARS siglas
en inglés)
Departamento de Agricultura (USDA siglas en inglés)
ARS es la agencia principal de investigaciones
científicas del USDA.
(la traducción de este artículo fue realizada
automáticamente por el Departamento de Agricultura
de Estados Unidos)
La
maleza invasora llamada la lechetrezna frondosa
ahora es más fácil de encontrar, gracias a un nuevo
método de detección desarrollado por científicos del
Servicio de Investigación Agrícola (ARS) y sus
colaboradores.
Científico físico
Raymond Hunt con el ARS desarrolló y probó el método
usando el sensor hiperespectral avanzado llamado el
Espectrómetro de Imágenes Visibles e Infrarrojas de
Aeronaves (AVIRIS por sus siglas en inglés) de la
Administración Nacional de Aeronáutica y del Espacio
(NASA por sus siglas en inglés). Hunt trabaja en el
Laboratorio de Hidrología y Sensoramiento Remoto
mantenido por el ARS en Beltsville, Maryland.
La lechetrezna
frondosa (Euphorbia esula L.) es una maleza
nociva que causa más de 200 millones de dólares en
pérdidas anualmente en las Grandes Llanuras y la
región occidental de EE.UU. Esta maleza desplaza la
vegetación autóctona y se extiende por semillas y
por rizomas subterráneos. Sus brotes producen una
savia opaca que es tóxica al ganado y a los
caballos. Infestaciones se pueden controlar con
pesticidas, cabras o los escarabajos pulga del
género Aphthona.
Hunt y sus colegas
fueron entre los primeros investigadores en detectar
malezas invasoras usando algoritmos desarrollados
para detectar minerales en piedras y suelo por el
sensoramiento remoto hipoespectral. El método
analiza la luz visible e infrarroja del sol,
reflejada por la vegetación y recibida en el sensor
de AVIRIS en los aviones de NASA.
Los investigadores
usaron los algoritmos para detectar la lechetrezna
frondosa durante su florecimiento, en los meses de
junio y julio.
Colores diferentes
de luz están reflejados de las flores
amarillas-verdes comparados con el pasto circundante
y otra vegetación verde. Cuando probado contra datos
de campo, el método demostró ser del 85 al 95 por
ciento preciso--una tasa de precisión mucho más alta
que otros métodos de sensoramiento remoto probados
en la misma área.
En colaboración
con el Servicio Forestal del Departamento de
Agricultura de EE.UU. (USDA por sus siglas en
inglés), Hunt también está mejorando el modelo
llamado Predicción de Susceptibilidad de Invasión
por Malezas para revelar las áreas donde hay una
gran probabilidad de que la lechetrezna frondosa y
otras especies invasoras puedan crecer.
Cuando el modelo
está listo para utilización por todas partes de
EE.UU., Hunt espera publicarlo en Google Earth u
otro sitio del Internet. |