Una imagen muestra una zona con menor NDRE y, al recorrer el sector, las hojas también se observan algo más claras. La primera explicación podría ser una deficiencia nutricional.
Sin embargo, esa misma señal también puede estar relacionada con falta de agua, problemas radiculares, enfermedades, menor aireación del suelo o diferencias en la edad y exposición de las hojas.
Ahí está una de las principales dificultades del diagnóstico nutricional en frutales:
Detectar una diferencia no es lo mismo que conocer su causa.
El análisis foliar de laboratorio continúa siendo el principal método de referencia para determinar la concentración de nutrientes en el tejido foliar y apoyar el diagnóstico nutricional del huerto.
Sin embargo, sus resultados no deben interpretarse de forma aislada: dependen de la época de muestreo, del tipo y edad de la hoja, de la condición del árbol y de que la muestra represente adecuadamente el sector evaluado.
Además, requiere recolectar hojas, enviarlas al laboratorio y esperar los resultados.
Cuando se mezclan muestras provenientes de árboles o zonas con condiciones distintas, una muestra compuesta puede diluir u ocultar diferencias relevantes dentro de un mismo cuartel.
Por esta razón, se han desarrollado tecnologías que buscan complementar el análisis foliar con información obtenida directamente en terreno, con mayor rapidez, frecuencia y resolución espacial.
La pregunta es si estas herramientas pueden reemplazar al laboratorio.
Por ahora, la respuesta es no. Pero sí pueden ayudar a seleccionar mejor dónde medir, aumentar la frecuencia de las observaciones y representar la variabilidad que una muestra promedio no alcanza a mostrar.
La mayoría de estas tecnologías no entrega por sí sola un diagnóstico nutricional completo. Algunas registran respuestas indirectas de la planta y otras miden determinados iones, pero todas requieren protocolos, referencias específicas e interpretación agronómica.
1. Sensores de pigmentos: SPAD y Dualex
El SPAD estima el contenido relativo de clorofila de una hoja. Debido a la relación entre clorofila y nitrógeno, sus lecturas pueden asociarse con el estado nitrogenado en algunas especies y condiciones.
Es rápido, no destructivo y permite repetir mediciones en los mismos árboles durante la temporada.
El problema es que una lectura baja también puede estar relacionada con:
deficiencias de hierro o magnesio
estrés hídrico
problemas radiculares
enfermedades
edad y exposición de la hoja
Su desempeño tampoco es igual en todos los frutales.
En un ensayo de cuatro años realizado por Francisco Gardiazábal, Francisco Mena y C. Magdahl en paltos Hass, los análisis foliares detectaron diferencias entre tratamientos en algunos años, pero las mediciones SPAD no mostraron diferencias significativas.
Otro trabajo de José Torres Barrientos, también en palto Hass, concluyó que, bajo las condiciones homogéneas y de alta concentración de clorofila del huerto estudiado, el SPAD no fue un buen predictor de la clorofila foliar.
Esto no significa que el instrumento sea inútil. Puede servir para comparar hojas equivalentes, seguir los mismos árboles y observar tendencias. Lo que no debería hacerse es interpretar cada lectura como una medición directa de nitrógeno.
¿Qué agrega Dualex?
Dualex amplía este principio. Además de clorofila, mide flavonoles y antocianinas, y calcula el denominado Índice de Balance de Nitrógeno, o NBI.
La incorporación de flavonoles puede aportar información adicional sobre la respuesta fisiológica de la hoja. En vid y almendro se han encontrado relaciones entre el NBI y el nitrógeno foliar, aunque estas relaciones cambian según la especie, el cultivar y el momento fenológico.
En términos prácticos, SPAD y Dualex pueden ser útiles para hacer seguimiento y comparar hojas tomadas bajo condiciones equivalentes. No son suficientes, por sí solos, para identificar la causa de una diferencia nutricional y, en determinadas especies o condiciones, pueden no detectar diferencias que sí aparecen en el análisis foliar.
2. Análisis rápido de savia
Otra alternativa consiste en extraer savia de pecíolos u otros tejidos y medir componentes como nitrato, potasio, calcio, pH o conductividad eléctrica mediante electrodos portátiles.
Su atractivo es evidente: determinados iones pueden medirse químicamente y el resultado se obtiene en pocos minutos.
La dificultad es que la composición de la savia puede cambiar según:
la hora del día
el estado hídrico y la transpiración
el tejido seleccionado
el tiempo transcurrido desde el riego o la fertilización
el procedimiento de extracción
También puede ocurrir que la concentración de un ion en la savia no mantenga una relación estable con su concentración total en la hoja o con la respuesta productiva del árbol.
Aunque resulta atractiva por su rapidez, la experiencia práctica en frutales leñosos no siempre ha entregado resultados suficientemente consistentes para transformarla en una herramienta rutinaria de diagnóstico.
Por eso, más que asumir su utilidad, cualquier sistema de análisis de savia debería validarse localmente, con protocolos estrictos y comparación directa con análisis foliares y respuesta productiva.
3. Espectroscopía foliar
Los espectrómetros portátiles Vis-NIR registran la respuesta de una hoja en numerosas longitudes de onda.
En lugar de entregar un único valor, producen una firma espectral más detallada, relacionada con características como los pigmentos, el contenido de agua y la estructura de la hoja.
Mediante modelos estadísticos o de aprendizaje automático, esta firma puede relacionarse con resultados de laboratorio para desarrollar estimaciones de nitrógeno, fósforo, potasio y otras propiedades foliares. Investigaciones en manzano, cítricos y otros frutales ya han mostrado resultados prometedores.
A diferencia de tecnologías basadas en un único índice, la espectroscopía registra una firma mucho más completa de la hoja, lo que amplía las posibilidades de desarrollar modelos específicos para cada especie y condición productiva.
Sin embargo, el instrumento no entrega automáticamente una concentración confiable de nutrientes. Para desarrollar un modelo útil es necesario medir numerosas hojas, analizar esas mismas muestras en laboratorio y comprobar que los resultados se mantengan en otras fechas, temporadas y predios.
Comprar el instrumento es solo el comienzo.
Lo verdaderamente valioso sería construir una base de mediciones espectrales vinculadas con análisis foliares realizados en distintos huertos y momentos de la temporada.
Ese conjunto de datos permitiría determinar qué nutrientes pueden estimarse razonablemente, en qué especies y bajo qué condiciones.
4. Imágenes multiespectrales e hiperespectrales
Mientras un espectrómetro portátil caracteriza una hoja o un punto específico, las imágenes espectrales permiten observar cómo se distribuyen las diferencias dentro de un árbol, cuartel o huerto completo.
Las imágenes multiespectrales utilizan un número reducido de bandas, normalmente en el visible, borde rojo e infrarrojo cercano. Permiten detectar zonas contrastantes y calcular índices como NDVI o NDRE.
Las imágenes hiperespectrales registran muchas bandas continuas y generan una firma más detallada para cada píxel. Esto aumenta su potencial para desarrollar modelos relacionados con pigmentos, estructura foliar, contenido de agua y determinados nutrientes.
Ya se han realizado investigaciones en frutales, incluidos cítricos, utilizando imágenes hiperespectrales y aprendizaje automático para intentar estimar macro y micronutrientes.
Un estudio publicado en julio de 2026 (Kanwal et al. (2026) evaluó imágenes hiperespectrales en un huerto comercial de palto Hass, utilizando una cámara portátil tanto sobre la copa como sobre hojas individuales.
Los modelos desarrollados a partir de mediciones realizadas en hojas mostraron una capacidad moderada para estimar nitrógeno, fósforo y potasio foliar, y un desempeño mayor para calcio. La información hiperespectral obtenida desde la copa también permitió desarrollar estimaciones de rendimiento varios meses antes de la cosecha.
Los resultados son prometedores. Sin embargo, este estudio se desarrolló bajo condiciones específicas y debe validarse en otras temporadas, predios, condiciones hídricas y rangos nutricionales.
Sus principales dificultades son el costo, el procesamiento de grandes volúmenes de información y la necesidad de validar los modelos con análisis de laboratorio.
¿Cómo podrían integrarse estas tecnologías?
Supongamos que una imagen multiespectral muestra una zona con NDRE persistentemente menor.
No debería concluirse automáticamente que existe una deficiencia nutricional.
Una secuencia de diagnóstico más rigurosa podría ser:
Cada etapa responde una pregunta diferente:
Las imágenes muestran dónde existe una diferencia y cómo se distribuye.
Las mediciones foliares permiten caracterizar con mayor detalle los árboles seleccionados.
El laboratorio confirma si existen diferencias reales en las concentraciones de nutrientes.
Finalmente, la información agronómica ayuda a entender por qué se produjo esa condición.
El problema aparece cuando se espera que una sola tecnología entregue el diagnóstico completo.
En resumen
Tecnología | Principal aporte | Principal limitación |
|---|---|---|
SPAD y Dualex | Seguimiento rápido de pigmentos | Baja especificidad nutricional |
Análisis de savia | Medición rápida de algunos iones | Alta variabilidad temporal |
Espectroscopía Vis-NIR | Caracterización detallada de hojas | Requiere laboratorio y modelos |
Imágenes multiespectrales | Representación espacial de diferencias | Número limitado de bandas |
Imágenes hiperespectrales | Mayor detalle y potencial predictivo | Costo y procesamiento elevados |
Más sensores no significan necesariamente un mejor diagnóstico
Nuestra impresión en ViLab es que el problema no está en la falta de instrumentos. Hoy existen muchas tecnologías capaces de generar información rápidamente.
La dificultad está en interpretar sus resultados fuera de las condiciones en que fueron calibrados, relacionarlos con el manejo real del campo y determinar si aportan algo concreto a una decisión.
El análisis foliar continúa siendo el método de referencia.
Las nuevas tecnologías pueden complementarlo, aumentar la frecuencia de las observaciones, seleccionar mejor las muestras y mostrar una variabilidad que una muestra promedio no alcanza a representar.
El desafío no es encontrar un sensor que prometa medirlo todo, sino determinar qué tecnología funciona, en qué frutal, en qué momento y para qué decisión agronómica.
En ViLab buscamos colaborar con empresas agrícolas, exportadoras, asesores e instituciones interesadas en validar estas tecnologías bajo condiciones productivas reales y desarrollar protocolos que puedan replicarse en distintos frutales y zonas agrícolas.