HC357 - horticultura

HORTICULTURA EXTENSIVA 38 Para los tratamientos control y estrés hídrico (Figura 3), el clasificador knn arrojó los mejores resultados con un 79.16 % de muestras correctamente clasificadas (% CC) al aplicar la com- binación de pretratamientos SNV+2ª Der+MC. El mejor resultado de clasi- ficación obtenido con el clasificador PLS-DA correspondió al pretratamiento MC con 77.78 % CC. Además, cabe destacar que en el grupo de validación externa del modelo PLS-DA la mitad de las muestras de las variedades “Romani” y “Ventana” pertenecien- tes al tratamiento estrés hídrico se clasificaron erróneamente como per- tenecientes a control. De la misma forma, en el modelo knn todas las muestras de la variedad “Romani” pertenecientes al tratamiento estrés hídrico se clasificaron como control, excepto una. Esta clasificación erró- nea de varias muestras de “Romani“y “Ventana” podría indicar la mejor res- puesta de estas variedades al estrés hídrico, dado que espectralmente se comportaron de lamismamanera que las muestras del tratamiento control. En la Figura 4 se puede ver como es el clasificador knn con 3 k y con la combi- nación de pretratamientos de SNV+1ª Der+MC el que mejores resultados de clasificación obtuvo, superiores al 90% CC. Es decir, se identificaron diferencias espectrales en hojas del tratamiento control, y en hojas sometidas a un abonado deficitario en fases muy tem- pranas. Analizando los resultados por variedad, se observó cómo todas las muestras del cultivar Alibaba se com- portaron espectralmente de la misma manera, sin distinguir el tratamiento recibido, es decir, presentaron menor sensibilidad a la variación del abonado. CONCLUSIONES En este trabajo se ha demostrado la capacidad de las imágenes hiperes- pectrales para discriminar hojas de patata muy similares entre sí, pero pertenecientes a dos tratamientos diferenciados en fases muy tempranas de desarrollo del cultivo. Los resultados conseguidos sugieren que las variedades analizadas “Romani” y “Ventana” podrían ser las mejor adap- tadas a situaciones de estrés hídrico al comportarse espectralmente similar a las muestras de la clase control someti- das a un riego adecuado. Mientras que respecto al tratamiento deficiencia de N, la variedad Alibaba mostró menor sensibilidad a la variación del abonado. Según los resultados obtenidos, el uso de imágenes hiperespectrales junto con métodos de clasificación supervisados presenta potencial para la identificación de aquéllos cultivares mejor adaptados a los estreses abió- ticos que se producen en el cultivo de patata derivados principalmente del cambio climático. Sin embargo, es necesario seguir trabajando en esta línea, complementándola con ensayos de determinación de potencial hídrico, deshidratación, capacidad de ajuste osmótico, contenido de nitrógeno total, concentración de metabolitos nitrogenados, etc., para corroborar los resultados obtenidos en este estudio. n Figura 4. Evaluación del rendimiento de la clasificación de los grupos de validación de los tratamientos control y deficiencia de N utilizando la métrica % CC. AGRADECIMIENTOS Este trabajo ha sido financiado en el marco del Proyecto GENIRPAT “Mejora genética integrada de patata: incor- poración de la espectroscopia NIR para estreses abióticos y calidad de procesado” (PID2019-109790RR-C22) por la Agencia Estatal de Investigación (AEI) del Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades en la con- vocatoria 2020-2023. Para consultar los datos bibliográficos del artículo, visite: www.interempresas.net/A373909