Implementación del procesamiento de imágenes para la evaluación de la mancha de asfalto (Phyllachora maydis) en maíz (Zea mays)

Abstract

La enfermedad conocida como mancha de asfalto (Phyllachora maydis) afecta al cultivo de maíz (Zea mays). Esta enfermedad causa lesiones en las hojas que al progresar pueden ocasionar la muerte de la planta. Existen diferentes métodos para evaluar el progreso de una enfermedad en las plantas. Generalmente, se utilizan escalas de evaluación visual; sin embargo, su uso es bastante subjetivo. El procesamiento de imágenes ha sido utilizado como una alternativa para la evaluación de enfermedades. Este método evita sesgos y errores durante las evaluaciones. El objetivo de este ensayo fue utilizar el aplicativo telefónico Leaf Doctor como una alternativa a la evaluación de la enfermedad producida por P. maydis. Para el experimento se utilizó un diseño de bloques completamente al azar. Se sembraron tres variedades de maíz y se evaluó el nivel de tolerancia a la mancha de asfalto al ser tratadas con diferentes dosis de silicio. Las diferentes dosis de silicio no reducen la enfermedad, sin embargo, fue posible determinar aumento de la producción de maíz en dosis de silicio de 252 kg ha-1. Los resultados indican que el programa puede considerarse como una alternativa ef iciente para evaluar la mancha de asfalto debido a la alta correlación con la escala de evaluación visual (R2: 0.77-0.94). La variedad más resistente a la enfermedad fue INIAP-551.

Full text

Cita recomendada:
Vinces-Tachong, R. E., Vélez-Ruiz, M. C., Gaibor-Fernández, R. R. y Herrera-Eguez, F. E. (2022). Implementación del procesamiento de imágenes para la
evaluación de la mancha de asfalto (Phyllachora maydis) en maíz (Zea mays). Terra Latinoamericana, 40, 1-7. e1066. https://doi.org/10.28940/terra.v40i0.1066
Recibido: 26 de octubre de 2021. Aceptado: 10 de enero de 2022.
Artículo. Volumen 40, noviembre de 2022.
Implementación del procesamiento de imágenes para la evaluación de
la mancha de asfalto (Phyllachora maydis) en maíz (Zea mays)
Implementation of image processing for the evaluation of tar spot
(Phyllachora maydis) in corn (Zea mays)
Rómulo Enrique Vinces-Tachong1, Mayra Carolina Vélez-Ruiz1,
Ramiro Remigio Gaibor-Fernández1 y Favio Eduardo Herrera-Eguez1‡
1 Universidad Técnica Estatal de Quevedo. Ecuador. Avenida Quito, km 1.5 vía a Santo Domingo de los Tsáchilas. 120501 Quevedo, Los Ríos, Ecuador.
‡ Autor para correspondencia (fherrerae@uteq.edu.ec)
Editor de Sección: Dr. Fernando Abasolo Pacheco
RESUMEN
La enfermedad conocida como mancha de asfalto
(Phyllachora maydis) afecta al cultivo de maíz (Zea
mays). Esta enfermedad causa lesiones en las hojas que
al progresar pueden ocasionar la muerte de la planta.
Existen diferentes métodos para evaluar el progreso
de una enfermedad en las plantas. Generalmente, se
utilizan escalas de evaluación visual; sin embargo,
su uso es bastante subjetivo. El procesamiento de
imágenes ha sido utilizado como una alternativa para la
evaluación de enfermedades. Este método evita sesgos
y errores durante las evaluaciones. El objetivo de este
ensayo fue utilizar el aplicativo telefónico Leaf Doctor
como una alternativa a la evaluación de la enfermedad
producida por P. maydis. Para el experimento se
utilizó un diseño de bloques completamente al azar.
Se sembraron tres variedades de maíz y se evaluó el
nivel de tolerancia a la mancha de asfalto al ser tratadas
con diferentes dosis de silicio. Las diferentes dosis
de silicio no reducen la enfermedad, sin embargo,
fue posible determinar aumento de la producción de
maíz en dosis de silicio de 252 kg ha-1. Los resultados
indican que el programa puede considerarse como una
alternativa ef iciente para evaluar la mancha de asfalto
debido a la alta correlación con la escala de evaluación
visual (R2: 0.77-0.94). La variedad más resistente a la
enfermedad fue INIAP-551.
Palabras clave: dosis, hoja, resistente, silicio,
susceptible.
SUMMARY
The disease known as tar spot (Phyllachora maydis)
af fects corn (Zea mays). It causes lesions on the leaves
that, when progressing, can cause the death of the plant.
There are dif ferent methods to assess the progress
of a disease in plants. Visual assessment scales are
generally used; however, their use is quite subjective.
Image processing has been used in recent times as an
alternative for the evaluation of plant diseases. This
alternative avoids bias and error during evaluations.
The objective of this experiment was to use the Leaf
Doctor cell phone application as an alternative to the
evaluation of the disease caused by P. maydis. For the
experiment, a completely randomized block design was
used. Three varieties of corn were planted and the level
of tolerance to tar spot was evaluated when treated with
dif ferent doses of silicon. The most resistant variety
to the disease was INIAP-551. The dif ferent doses
of silicon do not reduce the disease; however, it was
possible to determine an increase in the production
of corn in doses of silicon of 252 kg ha-1. The results
indicate that the program can be considered as an
ef f icient alternative to evaluate the development of the
disease known as tar spot due to the high correlation
with the visual assessment scale (R2: 0.77-0.94).

2
TERRA LATINOAMERICANA VOLUMEN 40, 2022. e1066
Artículo perteneciente al número especial “Agricultura Sustentable: Investigación en América Latina”
Index words: doses, leaf, resistant, silicion, susceptible.
INTRODUCCION
La mancha de asfalto es una enfermedad que
afecta al cultivo de maíz (Zea mays). Esta enfermedad
es provocada por el hongo ascomyceto Phyllachora
maydis. La presencia de P. maydis reduce el rendimiento
y en algunos casos puede llegar a causar la muerte de
plantas de maíz (Bajet, Renfro y Valdéz, 1994). A nivel
de América latina se han documentado pérdidas de
rendimiento de hasta el 46% (Hock, Kranz y Renfro,
1989, Pereyda-Hernández et al., 2009). El patógeno
es endémico de latino américa, pero fue identif icado
en México en 1904 (Maublanc, 1904). Los síntomas
del complejo de mancha de asfalto suelen estar
documentado por tres tipos de hongos que presentan
diferentes síntomas.
La mancha de asfalto se caracteriza por la presencia
de estromas negros en las hojas. Estas manchas son
producto de los cuerpos fructíferos de P. maydis
(Cannon, 1991). Este hongo es un biótrofo obligado
que comienza infectando la parte baja de la planta,
aunque puede infectar vainas o mazorcas (Bajet et al.,
1994). Una vez establecido, el hongo se distribuye a
través de la hoja provocando manchas que llegan a
unirse. Posteriormente, causando necrosis, senescencia
prematura y muerte (Carson, 1999; Hock, Kranz y
Renfo, 1995). El patógeno suele estar asociado al
maíz, aunque otros géneros de Phyllachora pueden
presentarse en gramíneas (Parbery, 1963).
P. maydis suele estar asociada con otros hongos como
Monographella maydis y Coniothyrium phyllachorae
(Hock et al., 1995). M. maydis presenta lesiones de
tipo ojo de pescado en las hojas cuando se asocia con
P. maydis (Bajet et al., 1994). Estas asociaciones se
determinaron usando caracterizaciones morfológicas
del patógeno, aunque los especímenes usados en la
identif icación se han perdido (Müller y Samuels,
1984). Cuando se documentaron las asociaciones con
C. phyllachorae, se determinó que este hongo suele
destruir los estromas, por lo que se considerado un
posible controlador biológico (Hock et al., 1989).
En Ecuador, estos síntomas están presentes, pero M.
maydis ni C. phyllachoreae han sido documentados
(McCoy et al., 2019).
P. maydis produce esporas sexuales (ascosporas) y
asexuales (conidias) (Hock, Dittrich, Renfro y Kranz,
1992). Estas esporas requieren temperaturas entre
20 y 25 oC y humedades relativas mayores al 75%
para poder germinar (Groves, Kleczewski, Telenko,
Chilvers y Smith, 2020). Las esporas pueden sobrevivir
condiciones adversas como fuertes inviernos o la
ausencia prolongada del huésped principal (Mottaleb,
Loladze, Sonder, Kruseman y San Vicente, 2019). Las
esporas suelen ser liberadas desde el estroma por fuertes
lluvias o vientos (Hock et al., 1995). Estas condiciones
climáticas son predominantes en la provincia de Los
Ríos, Ecuador y favorecen la repetición de múltiples
ciclos de enfermedad.
Existen diferentes métodos para el manejo de la
enfermedad. El uso de variedades resistentes parece
ser la mejor alternativa debido al alto número de
germoplasma disponible (Cao et al., 2017; Mahuku
et al., 2016). Esta resistencia es muy hereditable y
dominante en la naturaleza (Ceballos y Deutsch,
1992). Ensayos de loci de rasgos cuantitativos (QTL)
han demostrado una variación entre el 18 y 46% de la
variación fenotípica en la severidad de la enfermedad
(Cao et al., 2017; Mahuku et al., 2016). Esto indica
que se deben utilizar otros métodos para controlar la
enfermedad.
El uso de fungicidas químicos alternando su
modo de acción es otra herramienta para el manejo
de la enfermedad. Los ensayos realizados han tenido
diferentes niveles de ef iciencia. Esto se debe a la
variación climática que existe durante los diferentes
años. Los autores concuerdan en que una aplicación en
el momento adecuado es crítica al momento de controlar
la enfermedad usando este método (Kleczewski et al.,
2019). La rotación de cultivos y manejo de la lámina
de riego parece tener un efecto en reducir la severidad
de la enfermedad (Telenko et al., 2019). La zona de
Los Ríos es conocida por su monocultivo de maíz y la
humedad relativa alta debido al nivel de pluviosidad.
Esto hace que estas alternativas no sean consideradas.
El uso de silicio parece ser una alternativa para
el control de enfermedades producidas por hongos
(Camargo, Amorim y Júnior, 2013). Distintos autores
han registrado diferentes benef icios de la nutrición con
silicio en las plantas. Algunos benef icios son: mayor
crecimiento vegetal, fortalecimiento de la pared celular
vegetal y tolerancia al estrés hídrico y térmico (Datnof f,
Deren y Snyder, 1997). Este elemento puede reducir
la progresión de la enfermedad. En la evaluación de
enfermedades de tipo foliar como la mancha de asfalto,
los ensayos hacen uso de escalas visuales. Las escalas
visuales suelen ser subjetivas por parte del evaluador.
Es necesario un método que reduzca el sesgo.

3
VINCES-TACHONG ET AL. PROCESAMIENTO IMAGENES MANCHA ASFALTO
Las escalas de evaluación visuales presentan
diferentes inconvenientes. El cansancio por parte del
evaluador hace que los datos disminuyan su precisión
y ef iciencia. Incluso diferentes evaluadores pueden
presentar diferentes datos usando la misma muestra
(Nutter Jr, 1993). El procesamiento de imágenes
reduce el sesgo por parte del investigador durante las
evaluaciones (Pethybridge y Nelson, 2015). El software
más conocido en el procesamiento de imágenes es
ASSESS (Lamari, 2008). ASSESS ha disminuido su uso
por los programas de código abierto. Estos programas
permiten la personalización además de no tener altos
costos (Wijekoon, Goodwin y Hsiang, 2008).
El objetivo de la investigación fue implementar el
procesamiento de imágenes (Leaf Doctor) como una
herramienta para la evaluación de la severidad de la
mancha de asfalto. El procesamiento de imágenes fue
comparado con las escalas visuales usando diferentes
tipos de estrés biológico. Entre las variables evaluadas
se encuentran: 1) la aplicación de diferentes dosis
de silicio. 2) Se evaluaron hojas de diferente altura
en la planta. 3) Se evaluaron variedades susceptibles
y resistentes a la mancha de asfalto. 4) Se evaluaron
diferentes periodos de siembra (2018-2021). Los
resultados buscan establecer el uso de procesamiento
de imágenes (Leaf Doctor) como una alternativa
gratuita para la evaluación de la enfermedad.
MATERIALES Y METODOS
Área de Estudio
La investigación se realizó en las instalaciones de
la f inca experimental “La María” de la Universidad
Técnica Estatal de Quevedo, ubicada en el km 7 vía
Quevedo-El Empalme, cuyas coordenadas geográf icas
son las siguientes: 79o 27” O y 01o 32” S a una altitud
de 67 m.
Material Genético
Las variedades de maíz utilizadas fueron
INIAP-551 (Instituto Ecuatoriano de Investigaciones
Agropecuarias), Trueno (Agripac-Syngenta) y DK-
7088 (Ecuaquímica), las cuales presentan diferentes
niveles de tolerancia a la mancha de asfalto y son
cultivadas en la zona de Los Ríos-Ecuador.
Tratamientos y Diseño Experimental
El diseño experimental usado fue de bloques
completamente al azar (BCA) con tres repeticiones por
tratamiento, donde cada unidad experimental estuvo
comprendida por un área de 49 m2. Cada parcela
experimental fue sembrada a una densidad de 55 000
plantas por hectárea. Para el control de malezas se
utilizó el herbicida Glifosato, con dosis de 2 L ha-1, y
para el control de insectos piretrinas con butóxido de
piperonilo con dosis de 1 L ha-1. Posterior al análisis de
suelo, la fertilización se realizó con dosis de nitrógeno
(200 kg ha-1), potasio y fósforo (150 kg ha-1), y para
la evaluación de silicio con dosis 336, 252, 168 y
84 kg ha-1 (Tamimi y Hunter, 1970). Los fertilizantes
fueron fraccionados en tres partes a los 8, 30 y 45 días
después de la siembra. Las variedades de maíz Trueno
y DK-7088 fueron sembradas durante el período 2018
y 2019 y la variedad INIAP-551 durante el año 2021.
Variables Evaluadas
Severidad de la Mancha de Asfalto
Para evaluar la severidad de la mancha de asfalto
se usó la escala diagramática de severidad para el
complejo mancha de asfalto del maíz propuesta por
Hernández y Sandoval (2015), de las hojas evaluadas
se tomaron fotografías usando el programa Leaf Doctor
(Pethybridge y Nelson, 2015), señalando los síntomas
provocados en el tejido foliar. Para evaluar el programa
comparándolo con la escala diagramática se usaron
dos variedades con diferentes niveles de resistencia
a la mancha de asfalto (Trueno y DK-7088). Para
determinar si existe diferencia en la infección de hojas
evaluadas a diferente altura, se usaron hojas tanto del
tercio bajo, medio y alto (dos, cuatro y seis nudos desde
la raíz hacia la inf lorescencia respectivamente) de la
variedad INIAP-551. La evaluación con el programa
se realizó previo a la cosecha (120 días después de
la siembra aproximadamente). Se utilizó la variedad
INIAP-551 para la evaluación de hojas de distinta
altura, por ser una variedad resistente a mancha de
asfalto, en comparación a Trueno y DK-7088 donde
sólo se evaluaron hojas bajas.
Rendimiento y Benef icio Neto
Se tomaron datos de cosecha cada uno de los
tratamientos, eliminando las plantas de borde. Se
registró

4
TERRA LATINOAMERICANA VOLUMEN 40, 2022. e1066
Artículo perteneciente al número especial “Agricultura Sustentable: Investigación en América Latina”
el peso total del maíz cosechado de cada una de las
parcelas y se realizó un análisis de benef icio/costo
en cada uno de los tratamientos al precio of icial de
venta según el Ministerio de Agricultura del Ecuador
($0.88 kg-1) al momento de realizar el ensayo.
Análisis Estadístico
Para validar el procesamiento de imágenes Leaf
Doctor en comparación con la escala diagramática de
severidad se realizó un análisis de regresión lineal. Se
realizó la comparación entre la severidad de daño en
cada una de las hojas, variedades y rendimiento. Para
las variables de rendimiento y severidad de las hojas,
se utilizó el análisis de varianza y comparaciones
múltiples de medias (Tukey, P = 0.05). Los valores
promedio se consideraron diferentes estadísticamente
cuando P ≤ 0.05. Los análisis estadísticos se realizaron
con el programa Infostat (Di Rienzo et al., 2009).
RESULTADOS Y DISCUSION
La mancha de asfalto (P. maydis) es un hongo
patógeno obligado en el maíz que disminuye el
rendimiento entre el 11 y 46% en América Latina
(Hock et al., 1989; Pereyda-Hernández et al., 2009).
Los síntomas producidos por el hongo suelen ser de
estromas negros en ambos lados de las hojas cuando
el cuerpo fructífero de P. maydis tiene condiciones
óptimas de temperatura y humedad (Carson, 1999;
CIMMYT, 2003). En casos severos puede causar
necrosis, senescencia prematura y muerte de la planta
(Ceballos y Deutsch, 1992; Hock et al., 1995).
El manejo de la enfermedad suele estar basado en:
1) evitar el uso de híbridos susceptibles, 2) aplicación
de fungicidas con modos de acción variados durante el
momento adecuado, 3) manejo del riego, 4) rotación
de cultivos con el f in de descomponer el patógeno y,
5) remoción de residuos de cultivos de maíz previos
(Kleczewski et al., 2019; Telenko et al., 2019).
Adicionalmente, ensayos de nutrición con silicio han
documentado efectos positivos en el cultivo (Tamimi
y Hunter, 1970).
Debido a la naturaleza biotróf ica de P. maydis,
estudios de laboratorio son difíciles ya que el patógeno
no ha sido cultivado en medios sintéticos (Müller y
Samuels, 1984). Distintas especies de Phyllachora han
sido identif icadas mediante síntomas y características
morfológicas (Maublanc, 1904; Parbery 1963, Ruhl
et al., 2016) y ensayos de evaluación de híbridos en
campo suelen reportar pérdidas de hasta 91.5 kg ha-1
por cada incremento de 1% en la severidad del
patógeno (Telenko et al., 2019). Por estos motivos,
tener diferentes métodos para la evaluación de la
enfermedad son necesarios.
El presente estudio presenta el procesamiento de
imágenes (Leaf Doctor), como una alternativa a la
evaluación del progreso de la enfermedad. Usando
diferentes variedades de maíz propias de la zona de
Los Ríos, Ecuador (DK-7088, Trueno e INIAP-551),
durante diferentes períodos (2018-2019-2021), hojas de
diferente altura y diferentes dosis de silicio aplicados a
la planta. Los estimados de la evaluación de la severidad
de la enfermedad usando el programa Leaf Doctor y las
escalas de evaluación visual fueron altamente similares
con relaciones lineares signif icantes (P < 0.001). Los
coef icientes de determinación (R2) fueron de al menos
0.77 y los coef icientes de variación fueron menores
usando el programa en comparación a la escala visual
(Cuadro 1).
El uso de diferente germoplasma de maíz ha
demostrado que existe un rango de resistencia a
la mancha de asfalto (Cao et al., 2017). El locus de
rasgo cuantitativo conocido como qRtsc8-1 de maíz
producido en regiones de centro y sur América explica
una variación fenotípica a la severidad de la enfermedad
del 18 al 43% (Mahuku et al., 2016). Los resultados
obtenidos en este ensayo sugieren que el híbrido DK-
7088 presenta una mayor severidad de mancha de
asfalto en comparación a los híbridos de maíz Trueno
e INIAP-551; adicionalmente, el híbrido Trueno tiene
una mayor severidad que INIAP-551 (Cuadro 2).
Tipo de hoja de maíz ProgramaVisual R2 P=
- - - % - - -
Alta 3.85 5.17 0.77 <0.001
Media 2.82 4.91 0.78 <0.001
Baja 7.59 8.04 0.79 <0.001
DK-7088 13.19 15.95 0.94 <0.001
Trueno 9.17 11.86 0.94 <0.001
Cuadro 1. Coeciente de variación media (%) y determinación
(R2) de evaluaciones de hojas de maíz con síntomas de mancha
de asfalto (n=90). Hojas alta, media y baja pertenecen a la variedad
de maíz INIAP-551.
Table 1. Mean variation coecient (%) and determination
(R2) of evaluations from leaves of corn with tar spot symptoms
(n=90). High, medium, and low leaves belong to INIAP-551 corn
variety.

5
VINCES-TACHONG ET AL. PROCESAMIENTO IMAGENES MANCHA ASFALTO
Las hojas mayormente afectadas suelen ser de tipo
basal (tercio bajo) debido a una transmisión del hongo
por residuos de cosecha (Kleczewski et al., 2019;
Groves et al., 2020). Sin embargo, hojas de diferente
edad, altura o diferentes partes de la vaina o chala
pueden también ser afectados (Bajet et al., 1994; Hock
et al., 1995). Las partes infectadas apicales (tercio alto)
en la planta sugieren una transmisión de larga distancia
como fuente primaria de inóculo, sin embargo, la mayor
distancia documentada de transmisión del inóculo hacia
el área de cultivo es de 31 m (Liu, 1973). En el presente
ensayo, las hojas bajas (tercio bajo), presentan una
mayor severidad en comparación a las hojas medias y
altas (cuatro y seis nudos respectivamente); sugiriendo
que la fuente de inóculo es una descomposición
pobre de cultivos previos y constante monocultivo
en la zona (Cuadro 3).
El uso del silicio en la agricultura ha documentado
benef icios agronómicos en la planta como mayor
crecimiento vegetativo (Datnof f et al., 1997);
reforzamiento de la pared celular vegetal (Ma y
Takahashi, 2002), reducción del estrés oxidativo
(Gunes, Inal, Bagci y Coban, 2007), disminución del
estrés hídrico (Pei et al., 2010), entre otros. Estos
efectos positivos han llevado a su evaluación en el
control de enfermedades de patógenos importantes del
suelo (Roma-Almeida et al., 2016; Dannon y Wydra,
2004; Saigusa, Onozawa, Watanabe y Shibuya, 2000)
y del tipo foliar (Tamimi y Hunter, 1970; Kablan,
Lagauche, Delvaux y Legrve, 2012; Camargo et al.,
2013). En el presente ensayo muestra que no existe una
diferencia signif icativa en el control de la enfermedad
en comparación al manejo convencional, sin embargo,
el aumento en rendimiento incrementa el benef icio
para el agricultor de la zona usando la dosis de silicio
de 252 kg ha-1 (Cuadros 2, 3) cuando se comparan las
diferentes relaciones de benef icio/costo.
Variedad Control NPK Si 336 Si 252 Si 168 Si 84 Rendimiento B/C
- - - - - - - - - - kg ha-1 - - - - - - - - - - kg
DK-7088 15.95 a 8.81 b 7.77 b 9.15 b 8.61 b 8.65 b 23.81 1.28
Trueno 9.17 a 4.35 b 3.61 b 6.51 b 7.49 b 7.78 b 25.82 1.39
Cuadro 2. Severidad de mancha de asfalto (%) entre dos variedades de maíz (n=90) bajo diferentes dosis de silicio, el mejor rendimiento
y su relación benecio/costo (B/C) (dosis: Si 252 kg ha-1).
Table 2. Disease severity (%) between two varieties of corn (n=90) under dierent doses of silicon, the highest yield and benet/cost
analysis (B/C) (doses: Si 252 kg ha-1).
Medias con letras iguales no dieren signicativamente para el análisis de varianza Tukey (P < 0.05).
Means with the same letters do not dier signicantly for the analysis of variance Tukey (P < 0.05).
Tratamiento Alta Media Baja Rendimiento B/C
% kg
Control 2.09 2.02 6.81 25.01 * 1.35
NPK 1.57 1.96 4.22 29.23 1.58
Si 336 1.47 1.74 3.41 30.31 1.64
Si 252 2.86 2.62 3.95 30.93 1.67
Si 168 1.53 2.63 4.51 29.53 1.60
Si 84 2.24 2.44 4.81 29.71 1.60
Cuadro 3. Severidad de la mancha de asfalto (%) de 3 hojas de diferente altura bajo diferentes dosis de silicio. Rendimiento total por
tratamiento y su relación benecio/costo (B/C).
Table 3. Disease severity of tar spot (%) of 3 leaves from dierent height under dierent doses of silicon. Total yield per treatment and
benet/cost analysis (B/C).
* Diferencia signicativa con el resto de los tratamientos Tukey (P < 0.05).
* Statistical dierences with the rest of the treatments Tukey (P < 0.05).

6
TERRA LATINOAMERICANA VOLUMEN 40, 2022. e1066
Artículo perteneciente al número especial “Agricultura Sustentable: Investigación en América Latina”
CONCLUSIONES
Existen distintos métodos de evaluación visual y
escalas representativas que son usadas para fenotipado
o evaluaciones epidemiológicas. Estos métodos están
basados en secciones de hojas donde los síntomas
muchas veces no son uniformes (Valle-Torres et al.,
2020). Otros métodos, como el uso de drones que
miden ref lectancia (Mahlein, Kuska, Behmann, Polder
y Walter, 2018) o índices vegetativos (Loladze et al.,
2019) pero requieren de equipos costosos y personal
capacitado, aunque podrían ser más ef icaces en
grandes hectáreas. El presente ensayo indica que el
software Leaf Doctor puede ser usado como un método
de evaluación para la mancha de asfalto. El software no
tiene costo y es de fácil manejo para los productores de
la zona de Los Ríos que buscan optimizar el tiempo y
aplicaciones de fungicidas en su cultivo.
DECLARACIÓN DE ÉTICA
No aplicable.
CONSENTIMIENTO PARA PUBLICACIÓN
No aplicable.
DISPONIBILIDAD DE DATOS
No aplicable.
CONFLICTO DE INTERESES
Los autores declaran que no tienen intereses en
competencia.
FONDOS
Fondo Competitivo de Investigación Científ ica y
Tecnológica (FOCICYT) 7ma Convocatoria, a través
del Proyecto “Epidemiología de la mancha de asfalto
(Phyllachora maydis) en maíz (Zea mays) bajo el
efecto de la aplicación de silicio usando el procesador
de imágenes Leafdoctor®”.
CONTRIBUCIÓN DE LOS AUTORES
Investigación, metodología y escritura: R.E.V.T.
Escritura: revisión, edición y preparación del borrador
original: M.C.V.R. Administración del proyecto,
escritura: revisión y edición: R.R.G.F. Curación
de datos, análisis de datos, adquisición del fondo,
conceptualización, escritura: F.E.H.E.
AGRADECIMIENTOS
A la Universidad Técnica Estatal de Quevedo, por
el apoyo otorgado a través del Fondo Competitivo de
Investigación Científ ica y Tecnológica (FOCICYT) 7ma
Convocatoria, a través del Proyecto “Epidemiología de
la mancha de asfalto (Phyllachora maydis) en maíz
(Zea mays) bajo el efecto de la aplicación de silicio
usando el procesador de imágenes Leafdoctor®”.
LITERATURA CITADA
Bajet, N. B., Renfro, B. L., & Valdéz-Carrasco, J. M.V. (1994).
Control of tar spot of maize and its ef fect on yield. International
Journal of Pest Management, 40(2), 121-125. https://doi.
org/10.1080/09670879409371868
Camargo, M.S., Amorim, L., & Júnior, A.R.G. (2013). Silicon
fertilization decreases brown rust incidence in sugarcane.
Crop Protection, 53, 72-79. https://doi.org/10.1016/j.
cropro.2013.06.006
Cao, S., Loladze, A., Yuan, Y., Wu, Y., Zhang, A., Chen, J., …
Zhang, X. (2017). Genome-wide analysis of tar spot complex
resistance in maize using genotype-bysequencing SNPs and
whole genome prediction. The Plant Genome, 10(2), 1-14.
https://doi.org/10.3835/plantgenome2016.10.0099
Cannon, P. F. (1991). A revision of Phyllachora and some similar
genera on the host family Leguminosae (302 pp.). Wallingford,
United Kingdom: CAB International. ISBN: 0851987354
Carson, M. L. (1999). Diseases of minor importance and limited
occurrence. Compendium of Corn Diseases. Minnesota, USA:
American Phytopathological Society.
Ceballos, H., & Deutsch, J. A. (1992). Inheritance of resistance to
tar spot complex in maize. Phytopathology, 82(5), 505-512.
CIMMYT (Centro Internacional de Mejoramiento de Maíz y Trigo).
(2003). Maize Diseases: A Guide for Field Identif ication. (4th
ed.). D.F., Mexico: CIMMYT.
Dannon, E. A., & Wydra, K. (2004). Interaction between silicon
amendment, bacterial wilt development and phenotype of
Ralstonia solanacearum in tomato genotypes. Physiological
and Molecular Plant Pathology, 64(5), 233-243. https://doi.
org/10.1016/j.pmpp.2004.09.006
Datnof f, L. E., Deren, C. W., & Snyder, G. H. (1997). Silicon
fertilization for disease management of rice in Florida. Crop
Protection, 16(6), 525-531. https://doi.org/10.1016/S0261-
2194(97)00033-1
Di Rienzo, J. A., Balzarini, M. G., González, L., Casanoves, F.,
Tablada, M., & Robledo, C. W. (2009). InfoStat. Manual del
Usuario Versión 18. Córdoba, Argentina: Editorial Brujas.
Groves, C. L., Kleczewski, N. M., Telenko, D. E. P., Chilvers,
M. I., & Smith, D. L. (2020). Phyllachora maydis ascospore
release and germination from overwintered corn residue.

7
VINCES-TACHONG ET AL. PROCESAMIENTO IMAGENES MANCHA ASFALTO
Plant Health Progress, 21(1), 26-30. https://doi.org/10.1094/
PHP-10-19-0077-RS
Gunes, A., Inal, A., Bagci, E. G., & Coban, S. (2007). Silicon-
mediated changes on some physiological and enzymatic
parameters symptomatic of oxidative stress in barley grown in
sodic-B toxic soil. Journal of Plant Physiology, 164(6), 807-
811. https://doi.org/10.1016/j.jplph.2006.07.011
Hernández-Ramos, L., & Sandoval-Islas, J. S. (2015). Escala
diagramática de severidad para el complejo mancha de asfalto
del maíz. Revista Mexicana de Fitopatología, 33, 95-103.
Hock, J., Dittrich, U., Renfro, B. L., & Kranz, J. (1992). Sequential
development of pathogens in the maize tarspot disease
complex. Mycopathologia, 117(3), 157-161. https://doi.
org/10.1007/BF00442777
Hock, J., Kranz, J., & Renfo, B. L. (1995). Studies on the
epidemiology of the tar spot disease complex of maize
in Mexico. Plant Pathology, 44, 490-502. https://doi.
org/10.1111/j.1365-3059.1995.tb01671.x
Hock, J., Kranz, J., & Renfro, B. L. (1989). El complejo “mancha
de asfalto” de maíz: Su distribucción geográf ica, requisitos
ambientales e importancia económica en Mexico. Revista
Mexicana Fitopatología, 7(2), 129-135.
Kablan, L., Lagauche, A., Delvaux, B., & Legrve, A. (2012). Silicon
reduces black sigatoka development in banana. Plant Disease,
96(2), 273-278. https://doi.org/10.1094/PDIS-04-11-0274
Kleczewski, N. M., Chilvers, M., Mueller, D. S., Plewa, D.,
Robertson, A. E., Smith, D. L., … Telenko, D. E. P.
(2019). Corn disease management: Tar spot. CPN 2012-W.
Washingtong, DC, USA: Crop Protection Network. https://doi.
org/10.31274/cpn-20190620-008
Lamari, L. (2008) Assess: image analysis software for plant disease
quantif ication V2.0. St. Paul, MN, USA: The American
Phytopathological Society.
Liu, L. J. (1973). Incidence of tar spot disease of corn in Puerto
Rico. Journal of Agriculture of the University of Puerto Rico,
42, 211-216.
Loladze, A., Rodrigues Jr, F. A., Toledo, F., San Vicente, F.,
Gérard, B., & Boddupalli, M. P. (2019). Application of remote
sensing for phenotyping tar spot complex resistance in maize.
Frontiers in Plant Science, 10, 1-10.
Ma, J. F., & Takahashi, E. (2002). Soil, fertilizer, and plant silicon
research in Japan. Amsterdam, The Netherlands: Elsevier.
ISBN: 0 444 51166 0
Mahlein, A. K., Kuska, M. T., Behmann, J., Polder, G., & Walter,
A., (2018). Hyperspectral sensors and imaging technologies
in phytopathology: state of the art. Annual Review of
Phytopathology, 56, 535-558.
Mahuku, G., Chen, J., Shrestha, R., Narro, L. A., Osorio-Guerrero,
K. V., Arcos, A. L., & Xu, Y. (2016). Combined linkage and
association mapping identif ies a major QTL (qRtsc8-1),
conferring tar spot complex resistance in maize. Theoretical
and Applied Genetics, 129, 1217-1229.
Maublanc, A. (1904). Especes nouvelles de champignons inferieurs.
Bulletin de la Societe Mycologique de France, 20, 72-74.
Mottaleb, K. A., Loladze, A., Sonder, K., Kruseman, G., & San
Vicente, F. (2019). Threats of tar spot complex disease of maize
in the United States of America and its global consequences.
Mitigation and Adaptation Strategies for Global Change,
24(2), 281-300. https://doi.org/10.1007/s11027-018-9812-1
McCoy, A. G., Roth, M. G., Shay, R., Noel, Z. A., Jayawardana, M.
A., Longley, R. W., … Chilvers, M. I. (2019). Identif ication
of fungal communities within the tar spot complex of corn
in Michigan via Next-Generation Sequencing. Phytobiomes
Journal, 3(3), 235-243. https://doi.org/10.1094/PBIOMES-
03-19-0017-R
Müller, E., & Samuels, G. J. (1984). Monographella maydis sp.
nov. and its connection to the tar-spot disease of Zea mays.
Nova Hedwigia, 40(1), 113-121.
Nutter Jr, F. W., Gleason, M. L., Jenco, J. H., & Christians, N.
C. (1993). Assessing the accuracy, intra-rater repeatability,
and inter-rater reliability of disease assessment systems.
Phytopathology, 83(8), 806-812.
Parbery, D. G. (1963). Studies on graminicolous species of
Phyllachora Fckl. I. Ascospores-their liberation and
germination. Australian Journal of Botany, 11(2), 117-130.
Pei, Z. F., Ming, D. F., Liu, D., Wan, G. L., Geng, X. X., Gong,
H. J., & Zhou, W. J. (2010). Silicon improves the tolerance to
water-def icit stress induced by polyethylene glycol in wheat
(Triticum aestivum L.) seedlings. Journal of Plant Growth
Regulation, 29, 106-115.
Pereyda-Hernández, J., Hernández-Morales, J., Sandoval-Islas,
J. S., Aranda-Ocampo, S., de León, C., & Gómez-Montiel,
N. (2009). Etiología y manejo de la mancha de asfalto
(Phyllachora maydis Maubl.) del maíz en Guerrero, México.
Agrociencia, 43(5), 511-519.
Pethybridge, S. J., & Nelson, S.C. (2015). Leaf Doctor: A new
portable application for quantifying plant disease severity.
Plant Disease, 99(10), 1310-1316. https://doi.org/10.1094/
PDIS-03-15-0319-RE
Roma-Almeida, R. C. C., Pereira, O. L., Dias-Dos Santos, D. C. F.,
Prabhu, A. S., De Filippi-Corsi, M. C., Duarte-Silvera, H. S.,
& Rodrigue-Ávila, F. (2016). Ef fect of calcium silicate and
rice husk ash application on the incidence of fungi associated
with spots in f looded rice seeds. Summa Phytopathologica,
42(1), 73-78. https://doi.org/10.1590/0100-5405/2108
Ruhl, G., Romberg, M. K., Bissonnette, S., Plewa, D., Creswell, T.,
& Wise, K. A. (2016). First report of tar spot on corn caused
by Phyllachora maydis in the United States. Plant Disease,
100(7), 1496. https://doi.org/10.1094/PDIS-12-15-1506-PDN
Saigusa, M., Onozawa, K., Watanabe, H., & Shibuya, K. (2000).
Ef fects of porous hydrate calcium silicate on the wear
resistance, insect resistance, and disease tolerance of turf grass
“Miyako”. Journal of Japanese Society of Grassland Science,
45(4), 416-420.
Tamimi, Y. N., & Hunter, J. E. (1970). Ef fect of P, CaCO3 and
CaSiO3 Fertilization upon Incidence of Corn Smut 1.
Agronomy Journal, 62(4), 496-498. https://doi.org/10.2134/ag
ronj1970.00021962006200040019x
Telenko, D. E. P., Chilvers, M. I., Kleczewski, N., Smith, D.L.,
Byrne, A.M., Devillez, P., … Lauer, J. (2019). How tar spot
of corn impacted hybrid yields during the 2018 Midwest
epidemic. Washingtong, DC, USA: Crop Protection Network.
https://doi.org/10.31274/cpn-20190729-002
Valle-Torres, J., Ross, T. J., Plewa, D., Avellaneda, M. C., Check, J.,
Chilvers, M.I., … Cruz, C. D. (2020). Tar spot: An understudied
disease threatening corn production in the Americas. Plant
Disease, 104(10), 2541-2550.
Wijekoon, C. P., Goodwin, P. H., & Hsiang, T. (2008). Quantifying
fungal infection of plant leaves by digital image analysis using
Scion Image software. Journal of Microbiological Methods,
74(2-3), 94-101.