Fenómica vegetal

El grupo de Fenómica Vegetal trabaja para comprender cómo los cereales y otros cultivos herbáceos responden a una amplia gama de condiciones ambientales y agronómicas de crecimiento (disponibilidad de agua, temperatura, nutrientes, salinidad).

Nuestro objetivo es contribuir a la mejora de los cultivos proporcionando criterios de selección para los programas de fitomejoramiento. Para ello, trabajamos con diversas herramientas de teledetección (sensores multiespectrales e hiperespectrales, térmicos y RGB) a diferentes niveles (suelo, plataformas aéreas no tripuladas y satélites). Este fenotipado se complementa con diversas mediciones analíticas, entre las que destaca el uso de firmas de diferentes isótopos estables (C, N, O, H), así como análisis de calidad. Estas técnicas analíticas también han formado parte de nuestra investigación pionera en la paleoconstrucción de las condiciones ambientales agrícolas antiguas, así como en la investigación sobre fitorremediación.

Además, contamos con una amplia experiencia en estudios de fotosíntesis en órganos no laminares, como las espigas, y su contribución al rendimiento. Por último, la incorporación de nuevos miembros al equipo ha ampliado nuestro abanico de estudios hacia la fitopatología y el control biológico de plagas y enfermedades.

1. Fisiología de la productividad de los cultivos: fotosíntesis, adaptación a condiciones de estrés.
2. Fenotipado de cultivos mediante teledetección a diferentes escalas (desde el nivel del suelo hasta satélites) y análisis de laboratorio.
3. Paleoreconstrucción.
4. Fitorremediación.

• Investigamos los mecanismos de adaptación de las plantas, su variabilidad genotípica y cómo funcionan estos mecanismos en diferentes órganos.
• Desarrollo de algoritmos de producción de rendimiento y sus componentes agronómicos, así como de calidad, basados en datos de teledetección e inteligencia artificial. Esto ha llevado al ajuste de protocolos de fenotipado de alto rendimiento (HTPP) que identifican los rasgos funcionales de las plantas relacionados con la mejora del rendimiento de los cultivos y la resistencia a las tensiones abióticas y bióticas. Por ejemplo, se han desarrollado algoritmos (i) para el recuento automático de plántulas y espigas y para el rendimiento de los cereales en condiciones de campo, basados en imágenes digitales RGB, (ii) para predecir el rendimiento y la calidad del trigo duro a partir de imágenes multiespectrales tomadas desde plataformas aéreas, (iii) la variabilidad espacial del rendimiento de los cereales a partir de imágenes satelitales, (iv) la predicción presintomática de enfermedades fúngicas en plantas hortícolas, del rendimiento y la calidad de la alfalfa, de los metabolitos en diferentes órganos del trigo o de las características fotosintéticas del algodón, basándose en espectroradiometría de alta resolución, o (v) desarrollo de una aplicación para teléfonos inteligentes para la identificación automática de enfermedades y otros factores de estrés en plantas hortícolas mediante IA.
• Investigación pionera en la reconstrucción de las condiciones de la agricultura neolítica tanto en el Mediterráneo occidental como en el Creciente Fértil, basada en el análisis de restos arqueobotánicos (cariopses de cultivos y madera).

Cerca de 100 artículos en revistas internacionales entre 2020 y 2025. Numerosos proyectos y contratos de investigación nacionales e internacionales dirigidos o en los que ha participado nuestro grupo.