Índice de estrés hídrico foliar mediante imágenes termográficas, conductancia estomática y humedad de suelo para programación del riego en arroz

Abstract

Frente al desafío de incrementar la producción de alimentos en el contexto del cambio climático, es urgente la optimización del riego que permita un balance entre el ahorro de agua y la definición del momento idóneo de riego. Por ello, se propone técnicas de monitoreo del riego a partir del procesamiento de imágenes térmicas tomadas desde aeronaves pilotadas remotamente (RPA) para estimar índices hídricos en cultivos como el Crop Water Stress Index (CWSI) para reducir el consumo de agua. Es así que el objetivo de la investigación fue determinar la variación temporal del CWSI a partir de imágenes térmicas capturadas desde un (RPA) previamente ajustadas con información de termocuplas, y su relación con la conductancia estomática y la humedad del suelo. Se utilizó un diseño experimental completamente al azar (DCA) con estructura factorial en dos experimentos, (E1) humedad del suelo a saturación y (E2) humedad del suelo entre saturación y capacidad de campo por secas controladas, en tres tratamientos como variedades de arroz (T1) IR43, (T2) IR71706 y (T3) Sahood Ulan 12, con 4 réplicas. Se estimó el CWSI con [Tdosel-Thumeda]/[Tseca-Thumeda], donde Tdosel es la T° de la hoja, Thumeda es la T° máxima con transpiración sin perturbación (estomas totalmente abiertos) y Tseca es la T°sin transpiración (estomas cerrados), obteniéndose mejores resultados del CWSI bajo condiciones de estrés hídrico, y mejor correlación con la conductancia estomática que con la humedad del suelo, con valores de Pearson de 0.66 y 0.53 respectivamente. Del análisis estadístico ANOVA y Prueba de Tukey al 5% de error, se obtuvo diferencias significativas (i) entre manejos de riego para el CWSI y la conductancia estomática y (ii) entre variedades para la conductancia estomática y la humedad del suelo.Faced with the challenge of increasing food production in the context of climate change, it is urgent to optimize irrigation that allows a balance between saving water and defining the ideal time for irrigation. Therefore, irrigation monitoring techniques are proposed from the processing of thermal images of an unmanned aerial vehicle (UAV) to estimate water indices in crops such as the Crop Water Stress Index (CWSI) to reduce water consumption. Thus, the objective of the research was to determine the temporal variation of the CWSI from thermal images captured from a UAV previously adjusted with information from thermocouples, and its relationship with stomatal conductance and soil moisture. A completely randomized experimental design (DCA) with factorial structure was used in two experiments, (E1) soil moisture at saturation and (E2) soil moisture between saturation and field capacity by controlled droughts, in three treatments such as rice varieties. (T1) IR43, (T2) IR71706 and (T3) Sahood Ulan 12 with 4 replicas. The CWSI was estimated with [Tdosel-Thumeda] / [Tseca-Thumeda], where Tdosel is the T ° of the leaf, Thumeda is the maximum T ° with perspiration without disturbance (fully open stomata) and Tseca is the T ° without perspiration (closed stomata), obtaining better CWSI results under conditions of water stress, and better correlation with stomatal conductance than with soil moisture, with Pearson values of 0.66 and 0.53 respectively. From the statistical analysis ANOVA and Tukey's test at 5% error, significant differences were found (i) between irrigation management for the CWSI and stomatal conductance and (ii) between varieties for stomatal conductance and soil moisture.