Revista de fisiología y patología vegetal

Detección temprana de la infección por Fusarium oxysporum mediante modelos de regresión logística binomial a partir de espectroscopia de reflectancia del infrarrojo cercano y visible

Juan Carlos Marín-Ortiz a , Lilliana María Hoyos-Carvajal a , Verónica Botero-Fernández b , Lucio Flavio de Alencar Figueiredo c

El marchitamiento vascular es una amenaza seria para un gran número de cultivos económicamente importantes. La evaluación de la incidencia de la enfermedad se realiza visualmente, lo que la hace subjetiva y tardía, además, requiere el muestreo destructivo. La aplicación de los modelos de regresión logística binomial (BLRM) para predecir la infección por Fusarium utilizando datos de reflectancia espectral en el rango espectral visible e infrarrojo cercano (VIS/NIR) no se ha intentado hasta ahora en ninguno de sus hospedantes. El objetivo de esta investigación fue desarrollar una metodología basada en BLRM que permita la detección de la incidencia de la infección por Fusarium en plantas de tomate mediante espectros de reflectancia. El estudio se llevó a cabo durante el período asintomático de la enfermedad con dos variedades de tomate, una tolerante y otra susceptible a todas las razas de Fusariumoxysporum . Se desarrollaron 16 BLRM, un modelo por muestreo (cada tres días), los cuales fueron altamente significativos (p < 0,001) y mostraron alta bondad de ajuste después de 6 días postinfección (DPI). Se identificaron tres longitudes de onda claves que son confiables para la detección del marchitamiento por fusarium en un entorno de invernadero: reflectancias a 430 nm, 550 nm y 750 nm (R430, R550 y R750). En los modelos desarrollados en plantas tolerantes solo las variables R970 en incidencia a 3 dpi (I _3dpi ) y R704 en incidencia a 9 DPI (I _9dpi ) no fueron significativas. De acuerdo con los resultados obtenidos, los BLRM generados a partir de los datos de reflectancia en plantas de tomate tienen un mayor rendimiento de predicción. Los modelos BLRM desarrollados en esta investigación tienen un uso potencial para la detección rápida y la estimación no destructiva de la incidencia del marchitamiento vascular en plantas durante el período de incubación de la enfermedad.