Sobrevolando el viƱedo: Uso de drones en viticultura.

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Si hace unas semanas nos hacíamos eco del uso de nuevas tecnologías de imagen para la caracterización rÔpida y efectiva de los componentes del viñedo, en esta nueva entrada abordamos cómo nuevas herramientas de teledetección permiten evaluar, a través de la toma remota de imÔgenes, diferencias en el aspecto del viñedo para detectar variaciones en nuestros cultivos. Generalmente, la teledetección se ha fundamentado en el empleo de imÔgenes provenientes de satélites, pero algunas de sus limitaciones (ej.: alto coste y baja resolución de las imÔgenes) limitan su aplicación prÔctica.

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Figura 1. ImÔgenes multiespectrales de un viñedo obtenidas mediante una cÔmara equipada en un dron. A la derecha se observa la zonificación de la parcela en función del valor de NDVI otorgado. La imagen se reproduce de Primicerio et al. (2012).

Así, el uso de plataformas aéreas se presenta como una revolución en el campo de la teledetección, ya que permite flexibilizar y personalizar el momento y el lugar en el que se tomen las imÔgenes. Igualmente, permite obtener imÔgenes de mayor resolución con información mÔs detallada de la plantación, optimizando así la toma de decisiones por parte del viticultor (Zaman-Allah et al., 2015). Entre estas plataformas aéreas resulta cada vez mÔs popular el uso de drones (plataformas aéreas no tripuladas) equipados con cÔmaras de distinta naturaleza (como cÔmaras hiperespectrales, cÔmaras infrarrojas y cÔmaras termogrÔficas) para sobrevolar el viñedo e ir adquiriendo las imÔgenes de manera continua y dinÔmica. En este sentido, existen numerosas publicaciones en los que se demuestra la utilidad de estas imÔgenes para la evaluación indirecta de importantes caracteres del viñedo. Así, Primicerio et al. (2012) mostraron la utilidad de imÔgenes tomadas con una cÔmara multiespectral cargada en un dron para evaluar el vigor de un viñedo. Entre los resultados de este trabajo, se obtuvo una zonificación parcelaria acorde con la evaluación realizada de manera tradicional (Figura 1), pero con la ventaja de la rapidez (63 imÔgenes multiespectrales en 10 minutos de vuelo autónomo) y la precisión de la técnica. De manera similar, Turner et al. (2011) usaron un dron equipado con una cÔmara térmica infrarroja (Figura 2) para evaluar la humedad del suelo del viñedo, lo que permite diseñar estrategias personalizadas de riego para mejorar la eficiencia del cultivo. MÔs recientemente, se ha probado el uso de esta tecnología para evaluar la respuesta al estrés hídrico de un viñedo de la variedad Pinot noir, empleando para ello un dron equipado con un equipo de imagen termogrÔfica (Bellvert et al., 2014). Los resultados mostraron una alta correlación entre el dato obtenido a partir de la imagen captada por el dron y las medidas manuales, demostrando igualmente la utilidad de estos equipos para establecer zonas del viñedo con distinta respuesta frente a situaciones de estrés hídrico.

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Figura 2. Dron equipado con una cƔmara multiespectral de seis bandas. La imagen se reproduce de Turner et al. (2011).

Así, el uso de drones en viticultura de precisión ha mostrado ser una herramienta efectiva para la obtención de información rÔpida y precisa de nuestras parcelas de manera dinÔmica, presentÔndose igualmente como una interesante opción para mejorar la eficiencia de los planes modernos de mejora genética en uva de mesa y vinificación.

 

 

Referencias

Bellvert, J., Zarco-Tejada, P.J., Girona, J., Fereres, E. (2014). Mapping crop water stress index in a ā€œPinot noirā€ vineyard: comparing ground measurements with thermal remote sensing imagery from an unmanned aerial vehicle. Precision Agriculture 15:361-376.

Primicerio, J., Di Gennaro, S.F., Fiorillo, E., Genesio, L., Lugato, E., Matese, A., Vaccari, F.P. (2012). A flexible unmanned aerial vehicle for precision agriculture. Precision Agriculture 13: 517-523.

Turner, D., Lucieer, A., Watson, C. (2011). Development of an Unmanned Aerial Vehicle (UAV) for hyper resolution vineyard mapping based on visible, multispectral, and thermal imagery. En: Proceedings of 34th International Symposium on Remote Sensing of Environment (p. 4).

Zaman-Allah, M., Vergara, O., Aarus, J.L., Tarekegne, A., Magorokosho, C., Zarco-Tejada, P.J., Hornero, A., HernƔndez-AlbƠ, A., Das, B., Craufurd, P., Olsen, M., Prasanna, B.M., Cairns, J. (2015). Unmanned aerial platform-based multi-spectral imaging for field phenotyping of maize. Plant Methods 11:35. Disponible en: http://plantmethods.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13007-015-0078-2

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