Una investigación de la Universidad Nacional determinó que por medio de sensores ópticos se detectaría este fenómeno. 

Diagnosticar el bajo contenido de agua en los cultivos de soya sería mucho más fácil a través de los sensores ópticos del espectro visible y del infrarrojo cercano, a esa conclusión llegó la investigación de la ingeniera Betty Jazmín Gutiérrez Rodríguez cuando miró en detalle el ciclo de estas plantas. 

Los cultivadores de soya serán los grandes beneficiarios con este avance científico, ya que podrán conocer con exactitud cuál es el estado de sus cultivos y los factores que los afectan, para que así se puedan buscar estrategias para mitigar posibles cambios y hacer un seguimiento completo desde la siembre hasta la cosecha. 

“Con esto, los productores podrían tener a su alcance información más detallada y precisa sobre sus cultivos, lo que puede resultar muy importante para proyectar la producción y estimar la eficiencia de procesos fisiológicos en las plantas, además de ser una variable con la que se puede programar el uso de agua mediante riego cuando se requiera.

Frente a la investigación, Gutiérrez explica que: "“Todos los procesos biológicos de las plantas dependen de la cantidad de luz que les llega y la que reflejan. Analizamos la señal de luz reflejada para relacionarla con el estado hídrico”, a lo que agrega que normalmente las mediciones relacionadas con la disponibilidad y el consumo de agua de las plantas son de un nivel descriptivo o están relacionadas con el estado del suelo y no con el de las plantas directamente.

“Por eso queríamos estudiar una herramienta que lo detectara con sensores ópticos directamente en las plantas, en este caso en el órgano más sobresaliente, que son las hojas”, señala. El estudio se llevó a cabo con el apoyo de Agrosavia en condiciones controladas en el Piedemonte llanero con las variedades de soya Achagua 8, Guayuriba 9 e Iracá 10.

Con la investigación se concluyó que esta alternativa de detección de estrés hídrico a partir de información de reflectancia espectral en las hojas de soya es exacta, pero requiere de estrategias de manejo de gran volumen de datos y de técnicas de estadística multivariada que tengan en cuenta los cambios que se pueden presentar –por el entorno de crecimiento de las plantas– como su estado de desarrollo y la variedad de soya usada.