Aplicación de la teledetección para la monitorización de la incidencia de la plaga Delotococcus Aberiae en campos de cítricos en la provincia de Castellón

Abstract

[EN] Citrus sector of Valencian Community is in a critical moment, due to several factors. One of them, is the insertion of a new pest known as "South African Cotonet" or "Cotonet de les Valls" (Delotococcus aberiae), a mealybug that is currently causing millionaire damages in the sector and whose difficult management is putting the Spanish citrus sector, the most important in the European Union and fifth in the world, in a compromising situation. The present work aims to find a methodology to model the presence of the pest, in order to prevent and monitor its incidence and its effect on the crop. The study was carried out in the municipality of Vall d'Uixó, La Llosa and Moncofar (Castellón). The plots have been studied from 2018 to 2021. The plots used in carrying out the study have been selected taking into account the degree of affectation of the pest, according to the technical indications of the two marketing cooperatives of La Vall d'Uixó. The area analyzed was 47 ha of plots affected by the Contonet de les Valls pest, distributed in 38 plots. The values of the electromagnetic bands obtained with the Sentinel-2 satellite at 10 and 20 m have been recorded on the studied surface. To carry it out, several time series from 2018 to 2021 of the evolution of the reflectance of the spectral bands and the Sentinel-2 vegetation indices have been elaborated to obtain indicators that allow modeling the effects of the pest through reflectance. This work shows a positive evolution of reflectance in the red and NIR from the beginning to the middle of the year, and an opposite response from the middle to the end of the year. The NDVI index shows inverse results to the reflectance of the B4 and B8 bands. This evolution of the reflectance values of B4 and B8 and the NDVI index follow a time series that fits a Gaussian function. These results show a linear relationship between reflectance in the red and in the NIR, clearly differentiated between the two groups of plants (affected and not affected by the pest). The neural analysis has allowed to correctly classify the pixels affected by "Cotonet de les Valls" in 92.3%, using the model with the reflectance at 20 m resolution in all possible ranges except the bands in the SWIR; therefore, it could lay the foundations for a predictive analysis.

[ES] En la actualidad el sector citrícola de la Comunidad Valenciana se encuentra en momento crítico, debido a diversos factores. Uno de ellos, es la entrada de una nueva plaga conocida como Cotonet de Sudáfrica o Cotonet de les Valls (Delotococcus aberiae), cochinilla que en la actualidad está causando pérdidas millonarias en el sector y que su difícil manejo está poniendo en una situación comprometida al sector citrícola español, el más importante de la Unión Europea y quinto del mundo, siendo la Comunidad Valenciana la principal región productora a nivel nacional ya sea por la superficie dedicada al cultivo como por su producción. El presente trabajo tiene como objetivo encontrar una metodología que sirva para modelizar la presencia de la plaga, de forma que se pueda prevenir y monitorizar su incidencia y su efecto sobre el cultivo. El estudio se ha llevado a cabo en el municipio de Vall d'Uixó, La Llosa y Moncofar (Castellón). Las parcelas se han estudiado desde el 2018 hasta 2021. Las parcelas utilizadas en la realización del estudio se han seleccionado teniendo en cuenta el grado de afectación de la plaga, de acuerdo con las indicaciones técnicas de las dos cooperativas comercializadoras de La Vall d'Uixó. La superficie analizada ha sido 47 ha de parcelas afectadas por la plaga de Contonet de les Valls, repartidas en 38 parcelas. En las parcelas estudiadas se han registrado los valores de las bandas electromagnéticas obtenidas con el satélite Sentinel 2 a 10 y 20 m. Para llevarlo a cabo, se han elaborado diversas series temporales desde 2018 hasta 2021 de la evolución de la reflectancia de las bandas espectrales y los índices de vegetación de Sentinel-2 para la obtención de indicadores que permiten modelizar los efectos de la plaga a través de la reflectancia. De los resultados obtenidos en este trabajo cabe destacar la existencia de una evolución positiva de las reflectancias en el rojo y en el NIR desde principios hasta mediados de año, y una respuesta contraria desde mediados hasta finales del año. El índice NDVI muestra un comportamiento contrario a la reflectancia de las bandas B4 y B8. Esta evolución de los valores de reflectancia de B4 y B8 y el índice NDVI siguen una serie temporal que se ajusta a una función gaussiana. Estos resultados muestran una relación lineal entre la reflectancia en el rojo y en el NIR, claramente diferenciada entre los dos grupos de plantas (afectadas y no afectadas por la plaga). El análisis neuronal ha permitido clasificar correctamente los pixeles afectados por "Cotonet de les Valls" en un 92,3%, utilizando el modelo con la reflectancia a 20 m de resolución en todos los rangos posibles menos las bandas en el SWIR; y por tanto, podría sentar las bases de una análisis predictivo.