NO ES FÁCIL SER VERDE

GCM

El Dr. Mike Fidanza, explora asuntos del color en césped, desde la uniformidad hasta la evolución de métodos de evaluación visual.

Marzo 2021 | Dr. Mike Fidanza

En el éxito de la Rana René, “It’s Not Easy Being Green,” (“No es fácil ser verde”) René se conflictúa con su naturaleza verde, pero eventualmente lo acepta y lo agradece.

El césped es verde, por supuesto, pero es la amplia gama de tonalidades lo que inicia el debate de cuál es el color preferido para el pasto. Algunos prefieren el verde más oscuro, mientras que otros prefieren tonos más claros como esmeralda, o limón o como la manzana tipo Granny Smith.

No existe un verde mejor que otro, mientras el césped se mantenga sano. El color del pasto a través de la temporada debe usarse para evaluar la salud de la planta, así como detectar alguna deficiencia nutrimental; el daño causado por alguna enfermedad, insectos o algún estrés ambiental; daño o estrés causado por los equipos de mantenimiento; o hasta señales de fito toxicidad por algún producto aplicado.

La jugabilidad y desempeño del césped no está influenciado por el color de la especie o variedad; sin embargo, el color hace la diferencia con la estética en un campo. Por ejemplo, en los greens con “creeping bentgrass”, la uniformidad visual cobra importancia en el momento de mezclar dos o más variedades.

Los pastos tipo creeping bent tienden a segregarse con el paso del tiempo, haciéndose visible a finales del otoño, por lo que una variedad de color oscuro mezclado con otra de tonos más claros, resultará en una superficie moteada. Una superficie así, puede ser aceptable para unos, pero no para otros. En estas situaciones, el verde-amarillento del “annual bluegrass”, lo hace más evidente entre las variedades de color más oscuro de “creeping bentgrass”.

En otro ejemplo, en un campo atlético, donde se mezclan 3 o 4 variedades de Kentucky bluegrass juntas, es importante que los tonos de verde de las variedades seleccionadas sean compatibles y visualmente atractivas, evitando mezclar una variedad muy oscura que produzca manchas deformes sobre un fondo verde claro.

En parcelas de investigación, los científicos han medido e interpretado tradicionalmente el color del césped, sobre bases meramente visuales. El primer reporte documentado midiendo el color como parte de una investigación data de 1934, en un trabajo hecho en la Rhode Island Agricultural Experimental Station. Desde entonces, se han hecho varios estudios sobre cómo mejorar las técnicas de evaluación visual, sobre el color del césped y otros parámetros.

A principios de los 1980s, el National Turfgrass Evaluation Program formalizó la escala para medir la visual del pasto de 1 a 9, donde 9 = el verde más oscuro, y 1 = café paja. ¿Por qué no una escala 1 a 10? La historia dice que, en aquél tiempo, los programas de las computadoras solo permitían capturas de un solo dígito, dejando la escala 1 a 9 usada hasta nuestros días.

A inicios de los 2000, junto con la llegada de la fotografía digital reemplazando las cámaras de 35 mm, el Dr. Doug Karcher y el Dr. Mike Richardson, en la Universidad de Arkansas, desarrollaron un método de análisis utilizando imágenes digitales para darle un valor al color del césped, resultando en un índice más objetivo de medición de color (DGCI, por sus siglas en inglés), que se ha convertido en la medida estándar para investigaciones en el césped.

Una cámara digital se monta en una caja (una caja de metal con focos adentro), con una abertura para el lente. La caja se posiciona sobre la parcela y se captura la imagen. La imagen se analiza después por un programa de cómputo, para calcular su valor DGCI.

Recientemente, se hizo un estudio sobre pasto bermuda, para evaluar estos análisis en imágenes digitales y su algoritmo comúnmente usado en la ciencia del color. El modelo fue usado para determinar si la diferencia de color en una imagen del césped era perceptible para el ojo humano. Esto es importante, porque pequeñas diferencias en los valores de DGCI pueden pasar desapercibidas y afectar los resultados de la investigación. En las evaluaciones de color en el pasto bermuda, éste método validó la precisión del DGCI.

Pero después de todo, todavía queda la tendencia del ojo humano que puede integrar muchos años de experiencia para emitir una opinión sobre la visual de un pasto, su densidad, uniformidad, características y salud en general — elementos que una imagen digital, o programa de computadora, todavía no puede capturar. Así que como dice la canción, “No es fácil ser verde.” Y si a usted la gusta la canción de René, la versión de Ray Charles también es genial.

Fuente: Berndt, W.L., D.E. Karcher y M.D. Richardson. 2020. Diferenciación de color en imagen digital sobre bermuda híbrido. ( https://doi.org/10.1002/csc2.20158 ).


AUTOR: Mike Fidanza es profesor en la división de Ciencias del campus Berk de la Universidad de Penn State, ubicado en Reading, PA. Ha sido miembro de la GCSAA durante 19 años.

TRADUCTOR: IA Mauricio Aguirre García. Servicios de Atención al Cliente y Equipos Especializados Toro en TERMSA.

PUBLICACIÓN: Golf Course Management. Marzo 2021. Título Original: It’s not easy being green. https://www.gcmonline.com/research/news/turfgrass-color-evaluation