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Estudio piloto para la discriminación y seguimiento de las masas arbóreas de castaño afectadas por chancro mediante técnicas de teledetección

Pedro Augusto Fernández García. Delegación de Tragsatec en Asturias.
David Villar Garcia. Delegación de Tragsatec en Asturias.
Mª José Checa Alonso. Dpto. de Teledetección. Tragsatec.
Pilar Porcel Prado. Dpto. de Teledetección. Tragsatec. ppp@tragsa.es
Miguel Ángel García. Dpto. de Teledetección. Tragsatec.
Pedro Miguel Sanz Muñoz. Dpto. de Teledetección. Tragsatec.

El grupo TRAGSA ha realizado este trabajo dentro de un proyecto de I+D titulado: “Técnicas semiautomáticas de control de cambios con datos de observación de la Tierra”, en colaboración con el Servicio Regional de Investigación y Desarrollo Agroalimentario del Principado de Asturias (SERIDA) y con el Centro de Apoio Científico e Tecnolóxico á Investigación (CACTI), dependiente de la Universidad de Vigo, con el objetivo de analizar el potencial de los datos de observación de La Tierra para la detección de la afección del Chancro en los castaños, en dos concejos asturianos tomados como área piloto.

Logotipo Tragsatec

La enfermedad del chancro

El Chancro o cancro cortical es una enfermedad que afecta a gran parte de los castaños (Castanea sativa) del norte de España. En Asturias está muy extendida, especialmente por la zona central y oriental. Su propagación se realiza a través de las esporas del hongo, que son dispersadas por el viento, las aves y los insectos. Esta dispersión también se ve favorecida por el transporte de madera infectada, la utilización de plantas enfermas en las repoblaciones y por la falta de labores silvícolas en los bosques.

La detección de la enfermedad se realiza mediante reconocimiento visual de los árboles y toma de muestras para su análisis en laboratorio. Los muestreos de campo son, además de costosos, poco eficientes frente a una enfermedad de fácil y rápida propagación como es el Chancro. Esta situación, unida al alto valor del castaño como especie de aprovechamiento comercial, revaloriza el desarrollo de métodos indirectos y globales de detección y evolución de la enfermedad como es el caso de la teledetección

El Chancro está producido por el hongo Cryphonectria parasitica, que penetra en el árbol a través de heridas, producidas por podas o grietas. La afección se manifiesta progresivamente en un amarilleamiento, marchitamiento, secado y enrollamiento prematuro de las hojas, así como una pérdida de la función vascular que da lugar a ramas secas, en estadios avanzados, a una llaga en el tronco con costras de color naranja y finalmente puede llegar a producir la muerte del árbol. Hay dos características visuales muy singulares de la manifestación de la enfermedad, una es que a pesar de que las hojas se marchitan no llegan a caer, y quedan secas prendidas en las ramas, y otra es que se forman rebrotes epicórmicos debajo de la zona afectada por el chancro (Griffin, 1986; Anagnostakis, 1994). Además de los síntomas visuales, en el árbol se producen otros signos no apreciables a la vista como son estrés hídrico y variaciones en el contenido de pigmentos (clorofilas y carotenos).

Castaños de las muestras de estudio afectados por Chancro (Cangas del Narcea)
Castaños de las muestras de estudio afectados por Chancro (Cangas del Narcea)
 

Datos de observación de la Tierra y Teledetección

En los últimos años, ha adquirido cada vez mayor relevancia el uso de datos de observación de la Tierra aplicado a distintas áreas temáticas: medio ambiente, agricultura, recursos hídricos, forestales, urbanismo y, en general, a cualquier tipo de actualización de datos cartográficos. Entre las ventajas ofrecidas por las imágenes de satélite se encuentran la posibilidad de obtener una cobertura global de la zona de estudio, independientemente de su localización y accesibilidad, de forma periódica y a diferentes resoluciones espaciales.

La teledetección permite obtener información de la Tierra sin entrar en contacto directo con la misma. Esta técnica engloba distintos procesos, la energía solar que no es dispersada o absorbida por la atmósfera llega a la superficie terrestre, donde al incidir con las distintas cubiertas puede ser absorbida, reflejada o emitida. La parte de radiación electromagnética emitida o reflejada por la superficie terrestre es registrada por el sensor a bordo del satélite, codificada y transmitida a las estaciones de recepción situadas en tierra, donde se procesan y generan las imágenes de satélite.

La proporción de energía absorbida, reflejada o emitida por una cubierta estará condicionada principalmente por la composición de la misma y por la longitud de onda incidente, originando una firma espectral única que permite la discriminación de distintas coberturas del suelo: vegetación, agua, suelo, etc.

Esquema general del funcionamiento de la Teledetección. TRAGSATEC 2011

Esquema general del funcionamiento de la Teledetección

La vegetación sana absorbe la radiación en la zona azul (400 a 500 nm) y roja (600 a 700 nm) del espectro visible, debido a los pigmentos fotosintéticos que contiene, mientras que en el verde (500 a 600 nm) y, especialmente, en el infrarrojo cercano (700 a 1300 nm) refleja gran parte de la luz, en este último caso, debido a la estructura celular de la hoja. Esto define una firma espectral muy característica en comparación a la de otras cubiertas del suelo (suelos desnudos, zonas urbanas), y también respecto a la firma de la vegetación enferma. Cuando la vegetación sufre estrés hídrico, marchitamiento o senescencia, la reflectividad en las bandas del espectro visible aumenta, mientras que en la región del infrarrojo cercano disminuye.

Basándose en estos principios, en este trabajo se han derivado unos parámetros biofísicos de las imágenes de observación de la Tierra para el análisis del comportamiento espectral diferencial de la vegetación sana frente a la enferma, en una serie de parcelas de campo seleccionadas expresamente para ello.

Comparación entre signaturas espectrales de distintos tipos de cubiertas. Zona de Cangas del Narcea .

Comparación entre signaturas espectrales de distintos tipos de cubiertas. Zona de Cangas del Narcea

Aplicación de la teledetección para la detección del chancro en masas arbóreas de castaño

Para llevar a cabo el estudio se han escogido dos zonas, localizadas en dos concejos limítrofes del occidente asturiano, Allande y Cangas del Narcea. Ambas cuentan con importantes masas de castaños y condiciones fisiográficas equiparables: altitud, pendiente y orientación.

A la izquierda imágenes WV2 del 21/06/2010 sobre las zonas de estudio. A la derecha, Imagen Landsat 5 TM del 21/06/2010 con encuadres de las zonas de estudio. © TRAGSATEC 2011.

A la izquierda imágenes WV2 del 21/06/2010 sobre las zonas de estudio. A la derecha, imagen Landsat 5 TM del 21/06/2010 con encuadres de las zonas de estudio. © TRAGSATEC 2011.

Los datos de observación de la Tierra empleados en el estudio son dos tipos de imágenes, cuya principal diferencia radica en la localización de las bandas espectrales del sensor y en su resolución espacial.

Sensores ópticos

- Dos imágenes WordView-2 (WV-2), una por zona. Capturadas el 21/06/2010. Son imágenes de muy alta resolución espacial, con un tamaño de píxel de 0,46 m en la banda pancromática y 1,84 m en las ocho bandas multiespectrales. Esto, unido a sus nuevas y altas capacidades espectrales hace que este sensor tenga un gran potencial para el análisis del estado de la vegetación.

- Una imagen Landast 5 TM del mismo día que las imágenes WV-2, cubre casi la totalidad de Asturias. Landsat es un programa de adquisición de imágenes, de los más antiguos (activo desde 1972) y más empleados en trabajos de medio ambiente, compuesto por distintos satélites y operado por la NASA. Las imágenes Landsat 5 TM tienen 30 m de resolución espacial en las seis bandas multiespectrales y 120 m en la banda térmica.

Sensor térmico aerotransportado

Se contó con un sensor térmico, ThermaCam SC640, con un rango espectral entre 7,5 y 13 mm y una matriz CCD de 640 x 480 píxeles, propiedad del CACTI. Este sensor se eligió para comprobar si existían diferencias de temperaturas entre los árboles sanos y enfermos. Se parte de la premisa de que los árboles afectados por chancro tienen mayor temperatura que los sanos, debido a que la enfermedad provoca el cierre de los estomas de las hojas y, por tanto, produce una disminución de la evapotranspiración, proceso en el que la planta se refrigera y se enfría mediante la liberación de agua al exterior.

Para comprobar esta teoría se realizó una inspección a pie, en junio de 2010, para tomar imágenes térmicas de castaños sanos y enfermos, y se constató una variación de temperaturas entre 0,5o C y 4o C.
 

Imagen térmica con árbol sano (Ar2) y árbol enfermo (Ar1). Cangas del Narcea. © TRAGSATEC 2011.
Imagen térmica con árbol sano (Ar2) y árbol enfermo (Ar1). Cangas del Narcea. © TRAGSATEC 2011. 

Datos de campo

Se realizaron tres visitas de campo a las zonas de estudio. La primera, en abril de 2010, para seleccionar las áreas de estudio y las otras dos, en agosto de 2010 (se recogieron 14 muestras) y en febrero de 2011 (23 muestras), con el fin de obtener muestras de parcelas de castaños con distintos grados de afección que sirvieran de referencia para el análisis de las imágenes. Estos datos se recogieron teniendo en cuenta criterios visuales establecidos para definir los grados de afección por Chancro; las muestras con afección dudosa se analizaron en el laboratorio del SERIDA para confirmar la enfermedad.

En este caso, también se seleccionaron masas densas y monoespecíficas de castaño con las mismas condiciones fisiográficas.
 

Grados de afección 

Grado de afección

Síntomas por reconocimiento visual de árboles individuales

Síntomas por reconocimiento visual en clasificación de parcelas

No afectado Árbol sano Todos los árboles de la parcela sanos, o que no cumplan la condición de grado 1
Afección Grado I Árbol afectado por chancro sin ramas muertas en la copa, o con ramas muertas en menos de un 20% de la copa Detectados más de 1 árbol de grado 2 en la parcela y que supongan al menos un 10-15% del total de la parcela
Afección Grado II Árbol afectado por chancro con más de un 20% de la copa muerta Detectado al menos 1 árbol de grado 3 y que supongan al menos el 20% del total de la parcela


 

Muestras de campo (en amarillo) con visualizaciones en color natural. Izda. Imagen WV2, Dcha. Imagen Landsat 5 TM. La población que se ve al norte es Cangas del Narcea. Se aprecia la diferencia de resolución espacial entre ambas imágenes.© TRAGSATEC 2011.

Muestras de campo (en amarillo) con visualizaciones en color natural. Izda. Imagen WV2, Dcha. Imagen Landsat 5 TM. La población que se ve al norte es Cangas del Narcea. Se aprecia la diferencia de resolución espacial entre ambas imágenes.© TRAGSATEC 2011.
 

Análisis de las imágenes de satélite

El análisis de datos se realizó, principalmente, con las imágenes WV-2. La imagen Landsat 5 se ha utilizado para verificar y confirmar los resultados obtenidos con las imágenes WV-2.

Tras realizar una serie de procesos de preparación de las imágenes, para posicionarlas correctamente en el espacio y minimizar los efectos que la diferencia de iluminación, absorción y dispersión atmosférica tienen en los valores radiométricos de las imágenes, se procedió a su análisis.

Con el fin de comprobar si era posible discriminar las masas forestales afectadas por chancro en campo, a través de parámetros biofísicos extraídos de las imágenes, se valoraron una serie de Índices de Vegetación, todos ellos relacionados con el verdor, contenido de pigmentos y senescencia de la vegetación. A partir de un análisis discriminante de los distintos índices sobre las parcelas de campo con distinto grado de afección, se seleccionaron finalmente dos: Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), relacionado con la actividad fotosintética de la planta y Plant Senescence Reflectance Index (PRSI) que evalúa, a través del contendido en pigmentos de las hojas, la senescencia de la planta.

La correlación entre estos índices y los grados de afección ha sido especialmente difícil, debido a que la resolución espacial de los sensores limita su nivel de detalle. El valor de un píxel (2x2 m) corresponde al valor medio de las cubiertas representadas en él (árboles, prado, suelo desnudo, agua, etc.). Esto hace que el valor de los índices para un píxel determinado es el que corresponde a las cubiertas en él contenidas (por ejemplo varios árboles, en lugar de uno en particular). Aunque se ha intentado que las parcelas de muestra sean lo más homogéneas posibles en cuanto al grado de afección, no siempre es así, coexistiendo, en una misma parcela, árboles muy afectados al lado de otros poco o nada afectados.

Con el fin de trabajar sobre escenarios lo más simples posibles, solo se seleccionaron parcelas con los grados extremos de afección: No-Afectado (grado 0) y Afectado (grado II) en la zona de Cangas del Narcea.
 

Resultados

Para el análisis final se seleccionaron exclusivamente los píxeles de vegetación (>75% de cubierta vegetal) contenidos en las parcelas con grados de No afectado y Afectado en grado II. Sobre ellos se realizó un análisis estadístico para ver el grado de separabilidad que existe entre las muestras de No-Afectado y Afectado, obteniéndose los siguientes resultados: 

  • Grado 0 (No-Afectado): 90%

  • Grado II (Afectado): 81%

  • La precisión global obtenida es del 89%

Los resultados indican una buena discriminación en las parcelas de No-Afectado y Afectado.

El grado de confusión existente en la clase “Afectado”, puede deberse a que el porcentaje de árboles enfermos que se ha considerado para asignar el grado de Afectada a toda una parcela ha sido bajo (20% de árboles muy enfermos o muertos), y no tiene un reflejo claro en la respuesta espectral de los píxeles de la imagen.

Del análisis de los índices de vegetación aplicados y su significado biológico (análisis cualitativo), se obtiene que para las parcelas de No-Afectado los valores de NDVI son menores y los de PSRI son mayores; es decir, presentan menor verdor y vigorosidad y más senescencia que las parcelas Afectadas.

Este resultado ha sido inesperado y es contrario al significado biológico de los índices. Es decir, las parcelas afectadas deberían tener valores de índice de verdor menores que las no afectadas y al mismo tiempo valores mayores de senescencia.

Esta misma tendencia de los índices, obtenida con la imagen WV2, se confirmó aplicando los mismos índices a la imagen Landsat 5 TM.

Todavía no se ha encontrado una explicación para los resultados que ofrecen los índices. Es posible que a las parcelas de No-Afectado, debido a su situación geográfica, les esté influyendo internamente el haber tenido la floración más tardía o algún otro factor fisiográfico, en comparación con las parcelas de Afectado. Pese a ello, se obtuvo una cartografía de índices de vegetación sobre la superficie de castaño en la zona de Cangas del Narcea.
 

Cartografía de índices de vegetación, sobre las superficie de castaño de la zona de Cangas del Narcea. .© TRAGSATEC 2011.

Cartografía de índices de vegetación, sobre las superficie de castaño de la zona de Cangas del Narcea. .© TRAGSATEC 2011.
 

Conclusiones

Los resultados obtenidos en este proyecto no son concluyentes, puesto que los índices aplicados (NDVI y PRSI) para la discriminación de parcelas afectadas por chancro, si bien han permitido realizar un mapa de zonas afectadas, los valores de estos índices carecen de significado biológico, siendo contrario al que podría esperarse. Este fenómeno se repite con los dos sensores empleados (WV2 y Landsat TM) de características espaciales y espectrales bien diferentes.

Sobre la base de los resultados de los índices, sería interesante aplicar la metodología en parcelas experimentales y monoespecíficas de castaño, en las que exista una clara separación entre los árboles con distintos grados de afección, para poder analizar, sin margen de duda, y con los distintos factores controlados, que influyen en la respuesta espectral (iluminación, tipo de suelo, pendiente, etc), la relación entre la respuesta espectral y los grados de afección.

Las imágenes WV2, con el aporte de nuevas bandas y la configuración de éstas, más estrechas que las de una imagen multiespectral estándar, añaden un gran potencial para los estudios de vegetación. Esperamos que, con el tiempo, se extienda su uso y se creen nuevos índices que utilicen las nuevas bandas.

Respecto a los datos obtenidos con el sensor térmico en las capturas obtenidas a pie, hay que señalar que se han detectado diferencias de temperatura entre árboles sanos y enfermos a cortas distancias.

 

Agradecimientos

Los autores agradecen al SERIDA y en especial a la Dra. Ana González, responsable del Programa de Patología Vegetal, por su trabajo y colaboración desinteresada, al igual que al CACTI de la Universidad de Vigo, por su apoyo con la adquisición de los datos térmicos.

Bibliografía

ANAGNOSTAKIS S. L. 1994: Protecting chestnut trees from blight. Annual report of the northern nut growers association, 84, 118-123.

CHUVIECO, E. 1996: Fundamentos de Teledetección Espacial. Madrid. Ed. Rialp.

GRIFFIN, G. J. 1986: Horticultural reviews. Rev. 8, 291-335.

JONES, H. G.; SCHOFIELD, P. 2008: Thermal and other remote sensing of plant stress. Plant Physiol., 34 (1-2), 19-32.

MERZLYAK, J. R.; GITELSON, A. A.; CHIVKUNOVA, O. B.; RAKITIN, V. Y. 1999: Non-destructive Optical Detection of pigment changes during leaf senescence and fruit ripening. Plant Physiol., 106, 135-141.

VALDEZATE, C.; ALZUGARAY, R.; LANDERAS, E.; BRAÑA, M. 2001: Situación, cancro cortical, en los castañares actual de Cryphonectria parasitica (Murril) Anderson asturianos. BSVP-27-3, 401-410.

Nota

(1) TRAGSATEC. Francisco Bances Candamo, nº 12 D.33012 Oviedo (Asturias)
(2) TRAGSATEC. Julián Camarillo 6B, Pl. Baja, sector D. 28037 (Madrid)

Ficha Bibliográfica
TítuloEstudio piloto para la discriminación y seguimiento de las masas arbóreas de castaño afectadas por chancro mediante técnicas de teledetección
Autor/esPedro Augusto Fernández García. Delegación de Tragsatec en Asturias.
David Villar Garcia. Delegación de Tragsatec en Asturias.
Mª José Checa Alonso. Dpto. de Teledetección. Tragsatec.
Pilar Porcel Prado. Dpto. de Teledetección. Tragsatec. ppp@tragsa.es
Miguel Ángel García. Dpto. de Teledetección. Tragsatec.
Pedro Miguel Sanz Muñoz. Dpto. de Teledetección. Tragsatec.
Año Publicación2011
Área

Transferencia y Formación.

Revista/SerieTecnología Agroalimentaria. Boletín Informativo del SERIDA.
ReferenciaNúmero 10. 39 - 45 Págs.
Formato
Depósito LegalAS-2617-1995
ISSN1135-6030
ISBN
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