El uso combinado de análisis epidemiológicos y herramientas basadas en sistemas de información geográfica se ha mostrado eficiente para el estudio de epidemias de enfermedades en cultivos agrícolas y forestales. Por otro lado, las nuevas técnicas de teledetección de muy alta resolución permiten la detección temprana de enfermedades incluso en plantas asintomáticas. La integración de estas aproximaciones en sistemas predictivos y de apoyo a la toma de decisiones se plantea como una herramienta útil para un manejo más eficiente y sostenible de enfermedades de cultivos.
El uso combinado de análisis epidemiológicos y herramientas basadas en sistemas de información geográfica se ha mostrado eficiente para el estudio de epidemias de enfermedades en cultivos agrícolas y forestales. Por otro lado, las nuevas técnicas de teledetección de muy alta resolución permiten la detección temprana de enfermedades incluso en plantas asintomáticas. La integración de estas aproximaciones en sistemas predictivos y de apoyo a la toma de decisiones se plantea como una herramienta útil para un manejo más eficiente y sostenible de enfermedades de cultivos.
Las variaciones espaciales de las poblaciones de los patógenos, los cultivos huésped, las condiciones ambientales, las estrategias de manejo o los condicionantes económicos hacen que los riesgos de enfermedades cambien no solo temporalmente sino también espacialmente. Añadir una componente espacial a la estimación de riesgo de enfermedades puede contribuir a un manejo más adecuado de éstas al permitir delimitar las recomendaciones a zonas geográficas específicas de acuerdo a su nivel de riesgo con el consecuente beneficio económico y medioambiental. Los sistemas de posicionamiento global (GPS) y de información geográfica (SIG) pueden ser utilizados para la georreferenciación de la información obtenida en prospecciones de enfermedades, modelos predictivos de éstas, o mapas de factores abióticos (ej., variables ambientales, tipo de suelo, altitud, pendiente, orientación, etc.) y bióticos (incidencia de enfermedad, supervivencia de inóculo, ocurrencia de enfermedad en años anteriores, presencia de microbiota antagonista, etc.) que influyen sobre el nivel de riesgo de enfermedad, y que pueden ser utilizados para generar mapas de riesgo de enfermedad a diferentes escalas geográficas.
