Utilización de técnicas geomáticas avanzadas para la toma de decisiones en la producción vitivinícola eficiente

Abstract

[ES] Obtener información sobre el estado hídrico de la vid, caracterizar los suelos del viñedo, estimar variables de calidad del mosto o predecir el peso de la madera de la poda, permite conocer la fisiología de la planta para tomar decisiones sobre las acciones que condicionan calidad y rendimiento de la uva. Generalmente, el estado hídrico se estima por el potencial hídrico de la hoja utilizando una cámara de presión, siendo un método que requiere mucho tiempo y esfuerzo; caracterizar los suelos de la vid mediante diversos análisis en laboratorio requiere protocolos complejos y toma de muestras en el perfil del suelo; obtener datos sobre variables de calidad de la uva por medio de muestreos repetitivos implica destinar recursos que pueden perjudicar al productor en un mercado cada vez más competitivo; y pesar la madera de poda utilizando herramientas tradicionales es un proceso lento no abordable en grandes extensiones de vid.

Utilizar herramientas basadas en la detección remota puede ayudar a reducir el tiempo y los recursos dedicados a la recolección de muestras y al análisis de variables de calidad, o bien ofrecer información sobre el vigor de la vid. Así, en esta tesis se han utilizado técnicas de espectroscopia de campo para estimar el estado hídrico de la hoja de vid y para predecir las propiedades del suelo. Además, la toma de imágenes digitales de alta resolución espacial con cámaras convencionales, junto con la técnica fotogramétrica SfM (Structure from Motion), ha servido para estimar características de la uva y para predecir el peso de la madera de poda.

Mediante regresión de mínimos cuadrados parciales (Partial least squares regression-PLSR) se estimó el estado hídrico de la planta a partir de valores de reflectancia de la hoja (R2 = 0.54; RMSE= 0.180), y se estimaron propiedades edáficas a partir de las signaturas espectrales del suelo, obteniendo los mejores resultados para pH, conductividad eléctrica y fósforo (R2 superiores a 0.92). A partir de las imágenes digitales capturadas con dron, ha logrado correlacionar características de la uva con índices de vegetación. Los mejores resultados se han obtenido con RGB 2 ((G−R)/B) y RGB 3 ((G+B)/R)), dos nuevos índices resultantes de esta tesis doctoral que están muy correlacionados con el peso de 100 bayas (R=0.77) y con el índice de polifenoles totales (R=0.62), respectivamente. Asimismo, el índice de maduración fenólica también está correlacionado con el índice VARI (R=0.69). También se estimó el peso de la madera de poda mediante regresión lineal entre el volumen de vegetación de la vid a partir de nubes densas de puntos, demostrando ser un método rápido, no invasivo y fiable en la variedad mencía consiguiendo un R2 de 0.71 y RMSE 224.5 (g).

Los resultados de esta tesis demostraron que la espectroscopia (reflectancia de visible e infrarrojos cercano y de onda corta) es una técnica no destructiva que permite caracterizar suelos de viñedos y estimar el estado hídrico de las vides, de forma rápida y fiable) Por otro lado, las metodologías fotogramétricas aplicadas han permitido obtener productos para estimar características vitivinícolas a partir de bandas RGB de imágenes digitales obtenidas con cámaras convencionales, ayudando potencialmente a mejorar la gestión del viñedo y aumentando la productividad. Asimismo, el resultado de este trabajo confirmó la viabilidad de utilizar SfM como un procedimiento rápido, no destructivo y de bajo costo para predecir el peso de la madera de poda, como parámetro indicador del vigor vegetativo y asociado a la cantidad y calidad de la uva.

[EN] Obtaining information on the water status of the vine, characterizing the soils of the vineyard, estimating quality variables of the must or predicting the weight of the pruning wood, allows knowing the physiology of the plant to make decisions about the actions that condition quality and grape yield. Generally, the water status is estimated by the water potential of the leaf using a pressure chamber, being a method that requires a lot of time and effort; characterizing vine soils through various laboratory analyzes requires complex protocols and taking samples from the soil profile; Obtaining data on grape quality variables through repetitive sampling implies allocating resources that can harm the producer in an increasingly competitive market; and weighing the pruning wood using traditional tools is a slow process that is unaffordable in large areas of vines.

Using tools based on remote sensing can help reduce the time and resources spent on sample collection and analysis of quality variables, or provide information on vine vigor. Thus, in this thesis field spectroscopy techniques have been used to estimate the water status of the vine leaf and to predict the properties of the soil. In addition, taking high spatial resolution digital images with conventional cameras, together with the SfM (Structure from Motion) photogrammetric technique, has been used to estimate the characteristics of the grape and to predict the weight of the pruning wood.

Using partial least squares regression (PLSR), the water status of the plant was estimated from leaf reflectance values (R2= 0.54; RMSE= 0.180), and edaphic properties were estimated from the spectral signatures of the soil, obtaining the best results for pH, electrical conductivity and phosphorus (R2 greater than 0.92). From the digital images captured with a drone, he has managed to correlate grape characteristics with vegetation indices. The best results have been obtained with RGB 2 ((?−?)/?) and RGB 3 ((?+?)/?)), two new indices resulting from this doctoral thesis that are highly correlated with the weight of 100 berries (R=0.77) and with the total polyphenol index (R=0.62), respectively. Likewise, the phenolic maturation index is also correlated with the VARI index (R=0.69). The weight of pruning wood was also estimated by linear regression between the volume of vine vegetation from dense point clouds, proving to be a fast, non-invasive and reliable method in the mencía variety, achieving an R2 of 0.71 and RMSE 224.5(g).

The results of this thesis demonstrated that spectroscopy (visible and near-infrared and short-wave reflectance) is a non-destructive technique that allows characterizing vineyard soils and estimating the water status of vines, quickly and reliably) On the other hand , the applied photogrammetric methodologies have made it possible to obtain products to estimate vitivinicultural characteristics from RGB bands of digital images obtained with conventional cameras, potentially helping to improve vineyard management and increasing productivity. Likewise, the result of this work confirmed the feasibility of using SfM as a fast, non-destructive and low-cost procedure to predict the weight of pruning wood, as an indicator parameter of vegetative vigor and associated with the quantity and quality of the grape.