44 dos y dos veces al año, en primavera y en verano (Calderón et al., 2013). Al mismo tiempo que se realizaron los vuelos, se evaluó la incidencia y severidad de la Verticilosis por observación visual del porcentaje de follaje con presencia de síntomas, estableciéndose cinco niveles de severidad de síntomas: asintomático, inicial, bajo, moderado y severo. Respecto a las imágenes térmicas, la tempe- ratura de cubierta normalizada con la del aire (Tc-Ta) aumentó signi cativamente a medida que la severidad se incrementaba, permitiendo la discriminación entre árboles asintomáticos y árbo- les en estados tempranos del desarrollo de la enfermedad. Además de la temperatura de cubierta, también se calculó el índice de estrés hídrico de cubierta (CWSI) a partir de las imágenes térmicas, el cual es un indicador normalizado de tasas de transpi- ración bajas derivadas del estrés hídrico (Figura 2). Este indicador aumentó con el nivel de severidad, presentando valores signi - cativamente menores en los árboles asintomáticos (Figura 3a). Referente a la imagen hiperespectral, se calcularon varios índices espectrales en relación a: la estructura de la copa (índices espec- trales basados en las bandas del infrarrojo cercano), el estado de epoxidación del ciclo de las xanto las (índices fotoquímicos PRIs), estimación del contenido en cloro la y carotenos, ratios visibles en el azul, rojo y verde, y la emisión de uorescencia clorofílica (Figura 3b). Tras analizar estadísticamente la sensibilidad de cada índice para discriminar entre árboles asintomáticos y sintomáticos, los ratios basados en el azul y la uorescencia clorofílica se identi ca- ron como los mejores indicadores para detectar la Verticilosis en etapas tempranas del desarrollo de la enfermedad, mientras que los índices estructurales, PRIs, y los índices de cloro las y carote- nos fueron buenos indicadores para detectar la presencia de daño moderado a severo causado por la Verticilosis. Después de evaluar el potencial de las imágenes térmicas e hipe- respectrales de alta resolución para detectar tempranamente la Verticilosis a escala de parcela, se validaron estos resultados mediante vuelos sobre mayores áreas compuestas por varias parcelas de olivar que di eren en características agronómicas (diferencias en cultivares y edades de olivo, densidades de plan- tación, manejos de suelo, y presencia de estrés hídrico y de otros estreses bióticos). Para ello se volaron los mismos sensores a bordo de un avión tripulado sobre 3000 hectáreas de olivar, obteniendo imágenes hiperespectrales y térmicas a una resolución espacial de 50 y 62 cm, respectivamente (Figura 4). El objetivo de este estudio a nivel regional fue desarrollar modelos predictivos basados en métodos de clasi cación multivariantes para detectar la infección y severidad por V. dahliae (Calderón et al., 2015). Para analizar y validar estos modelos fue necesario evaluar la incidencia y seve- ridad de la Verticilosis en 9 parcelas del área volada. Los métodos de clasi cación estudiados fueron: i) el análisis discriminante lineal (LDA), que permite encontrar una función lineal que separe los oli- vos muestreados en las diferentes clases de severidad a partir de los índices espectrales calculados de las imágenes, y ii) el método no lineal Support Vector Machine (SVM), que se fundamenta en la teoría de aprendizaje estadístico. SVM obtuvo una mayor pre- cisión en la detección de la Verticilosis, en torno al 80%, mostrando mayor efectividad en la clasi cación de los árboles asintomáticos, sin embargo, LDA reveló mayor capacidad para discriminar plantas con síntomas incipientes de la enfermedad de plantas asintomáti- cas. Dada esta dualidad, se aconseja el uso combinado de ambos métodos de predicción a la hora de tomar decisiones sobre el manejo de la Verticilosis (Figura 4). El papel jugado por los índices espectrales y la temperatura en estos modelos multivariantes fue diferente ya que la habilidad para discriminar árboles en estados iniciales del desarrollo de la enfermedad fue gracias a la tempe- ratura de cubierta y la uorescencia clorofílica, tal y como había ocurrido a escala de parcela, demostrando así no estar in uencia- dos por la variación de las características agronómicas en el área de estudio. No obstante, los índices estructurales, de xanto las, cloro las, carotenos y los ratios azul/verde/rojo calculados a partir de imágenes hiperespectrales sólo fueron e caces para discrimi- nar árboles en estados avanzados del desarrollo de la enfermedad. Este estudio sentó precedentes para evaluar el uso de la teledetec- ción en la identi cación de la infección por Xylella fastidiosa (Xf) en etapas tempranas, una de las bacterias más peligrosas del mundo que fue detectada por primera vez en la UE en 2013 en la región de Apulia, al sur de Italia, afectando al olivo. Esta bacteria crece circunscrita en el xilema, obstruyendo el ujo de agua y nutrientes a través de él y causando un decaimiento súbito del olivo, caracte- rizado por la presencia de quemazón de las hojas y desecamiento de brotes y pequeñas ramas (Figura 5). Xf representa una amenaza global por su capacidad de infectar a más de 350 plantas, entre las que se encuentran el olivo, naranjo, vid y almendro, principa- les cultivos de los países mediterráneos. A pesar de las medidas tomadas por la UE para evitar la introducción y la propagación de la bacteria en su territorio, los efectos devastadores causados en Italia y la presencia declarada en Francia y España hicieron que el brote de Xf en la UE fuera objeto de atención signi cativa por la comunidad cientí ca internacional, destacando que la erradi- cación de Xf requiere un diagnóstico precoz y un amplio control (Almeida, 2016). Por estas razones, el desarrollo de metodologías a gran escala y de rápida respuesta basadas en teledetección de alta resolución espacial se considera una alternativa factible para la detección precoz de la enfermedad. En este contexto, el IAS-CSIC y el Joint Research Centre de la Comisión Europea (JRC) lideran los esfuerzos encaminados a la detección temprana de síntomas causados por Xf mediante teledetección bajo el marco de los pro- yectos Horizonte 2020 XF-ACTORS y POnTE. En uno de los objetivos de estos proyectos, se volaron 1200 hectá- reas de olivar con cámaras hiperespectral y térmica a bordo de un avión tripulado dentro de la zona infectada por Xf en el sur de Italia en 2016 y 2017. Además, se llevaron a cabo múltiples inspecciones anuales a nivel de campo para evaluar síntomas causados por Xf AGRICULTURA 4.0 Figura 5. Síntomas de Xylella fastidiosa en olivos severamente afectados (Fuente: Juan A. Navas Cortés).