Tras la infección, una planta desarrolla síntomas que aparecen en diferentes partes de las plantas, sin embargo, en el momento en que estos síntomas son visibles, la planta ya puede verse afectada negativamente; adicionalmente, las plantas que permanecen asintomáticas son reservorios de patógenos, ya que pueden permanecer infectadas la mayor parte de su ciclo de desarrollo, convirtiéndose en fuente de contaminación para todo el cultivo. Después de la aparición de los síntomas de la enfermedad, ésta es verificada usando técnicas de detección, como la ELISA, Reacción en Cadena de la Polimerasa, Inmunofluorescencia, Citometría de Flujo, Fluoresencia in situ y Perfiles de Metabolitos Gaseosos, entre otros. Sin embargo, a pesar de la disponibilidad de estas técnicas, un sistema de detección temprana de la enfermedad basado en técnicas de espectrometría puede ayudar a disminuir las pérdidas causadas en los cultivos y evitar una mayor propagación de la enfermedad, con más rapidez, sensibilidad, selectividad y sin requerir la destrucción de muestras requeridas para el análisis. El objetivo de este estudio es evaluar la detección temprana de enfermedades causadas por infecciones fúngicas en plantas usando espectroscopía de reflectancia in situ. Para lograr esto serán medidos espectros de reflectancia desde hojas de S. lycopersicum infectadas con dos cepas de hongos patógenos en varios tiempos de la patogénesis antes que los síntomas de la enfermedad sean visibles; adicionalmente, se realizaran análisis anatómicos y fisiológicos que serán relacionados con los espectros de reflectancia de las plantas infectadas y sanas en diferentes periodos de la infección y se desarrollarán modelos de predicción de enfermedades causadas por infecciones fúngicas en S. lycopersicum antes de la expresión visual de los síntomas usando diferentes herramientas estadísticas multivariadas para modelamiento de datos espectrales en el visible e infrarrojo (VIS/NIR). Se prestará mucha atención en los efectos de la resolución temporal y espectral en la toma de datos de las plantas enfermas y se aplicarán diferentes métodos de análisis de datos para obtener la máxima cantidad de información de las firmas espectrales. Los resultados de este estudio contribuirán a una mejor comprensión de las propiedades ópticas de la planta durante el desarrollo de las enfermedades fúngicas. Estos métodos serán aplicables en la protección de cultivos de precisión, para realizar detección temprana, diferenciación y cuantificación de enfermedades de las plantas.