Lleida. Universidad de Lleida Campus Agrónomos. José A. Martínez-Casasnovas Jaume Arnó Satorra

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1 José A. Martínez-Casasnovas Jaume Arnó Satorra Lleida Universidad de Lleida Campus Agrónomos Esta obra está bajo una licencia Reconocimiento-No comercial-sin obras derivadas 3.0 España de Creative Commons. Para ver una copia de esta licencia, visite o envie una carta a Creative Commons (

2 Líneas de investigación Usos del suelo y cambio climático: efectos en las propiedades de los suelos, erosión y paisaje en zonas de viñedo semiáridas del NE de España. SIG & TEL aplicados en Viticultura de Precisión. Study Areas Qué es la Viticultura de Precisión? Todo viticultor sabe que, por grandes o pequeñas que sean sus parcelas de viña, existe una variabilidad dentro de ellas: A En el desarrollo de las cepas. En el número de racimos, peso de racimos, peso de poda. En calidad de la uva, etc. B

3 Qué es la Viticultura de Precisión? Esta variabilidad puede ser evidente en campo, o no. A En muchos casos cuesta identificar los límites que definen zonas más o menos homogéneas en cuanto nivel de desarrollo, rendimiento, calidad, etc. B Qué es la Viticultura de Precisión? Si observamos las parcelas de viña desde el aire o desde el espacio podemos ver que puede existir una variabilidad espacial importante en el desarrollo del cultivo. Imagen de satélite Quickbird-2 Color real Julio 2007 Resolución 0.7 m por píxel

4 Qué es la Viticultura de Precisión? Ejemplo de variabilidad espacial del viñedo. Qué es la Viticultura de Precisión? La variabilidad espacial suele estar relacionada con la variabilidad de las propiedades de los suelos. A B

5 Qué es la Viticultura de Precisión? La existencia de esta variabilidad lleva a pensar en las limitaciones de las parcelas como unidades espaciales de manejo del cultivo. La parcela es la unidad de manejo Menor eficiencia de inputs (agua, fertilizantes, pesticidas) Diferentes calidades de uva mezcladas en el momento de la vendimia Qué es la Viticultura de Precisión? Se necesitan otras unidades de manejo que mejoren la eficiencia de los inputs, el manejo del cultivo en sus diferentes fases y la calidad de la uva resultante. Para ello debemos poder medir en detalle la variabilidad espacial del cultivo y delinear zonas.

6 Cómo medir la variabilidad espacial? - Muestreos Hay diferentes métodos para medir la variabilidad espacial de algunos parámetros vegetativos, del rendimiento de la viña y de la calidad de la uva. Marco de muestreo 10 x 10 cepas Muestreos sitemáticos según un patrón regular georreferenciado Mapa del número de racimos Cómo medir la variabilidad espacial? Monitores Cosecha Desde finales de los años 1990: posibilidad de conocer en detalle el rendimiento del cultivo a través del uso de monitores de cosecha (Bramley y Proffitt 1999, Wample et al. 1999).

7 Cómo medir la variabilidad espacial? Monitores Cosecha Muestreo y cartografía del rendimiento a partir de monitores de cosecha (p.e. Canlink 3000 Farmscan) Pinot Noir Datos monitor rendimiento Pinot Noir Datos interpolados Número de observaciones: 4857 Número de predicciones: 5323 Variabilidad (CV): 43,9% Cómo medir la variabilidad espacial? Monitores Cosecha Problemas en la utilización de monitores de cosecha: Falta de datos, diferente calibración de las máquinas vendimiadoras. Falta de datos Datos adquididos por diferentes máquinas

8 Cómo medir la variabilidad espacial? - Teledetección Teledetección Adquisición de imágenes en diferentes partes del espectro desde sensores en satélites, aviones, avionetas, vehículos no tripulados, radiometría de campo. Cómo medir la variabilidad espacial? - Teledetección Fundamento del cálculo de los índices de vegetación (vigor) a partir de imágenes de teledetección Firma espectral de una planta sana VISIBLE NEAR INFRARRED Reflectancia (%) IRP AZUL VERDE ROJO R Longitud de onda (µm)

9 Cómo medir la variabilidad espacial? - Teledetección Teledetección Desde Satélites de alta resolución espacial Quickbird-2: imágenes multiespectrales desde 450 km con resolución de 2,4-2,8 m y 0.7 m monocromáticas. GeoEye-1: imágenes multiespectrales desde 680 km con resolución de 1,65 m y 0,41 m monocromáticas. WorldView-2: imágenes multiespectrales desde 770 km con resolución de 2 m y 0,5 m monocromáticas. Cómo medir la variabilidad espacial? - Teledetección Ejemplo de Imagen de Satélite (Quickbird-2) Píxel: 2,8 m de resolución espacial

10 Cómo medir la variabilidad espacial? - Teledetección NDVI QuickBird-2 QuickBird-2 Cómo medir la variabilidad espacial? - Teledetección Imagen Quickbird-2 Problemas con nubes (Haro, La Rioja)

11 Cómo medir la variabilidad espacial? - Teledetección Tamaño del píxel QuickBird-2 SATÉLITE: 2-2,8m AERONAVE: 0,5m Cómo medir la variabilidad espacial? - Teledetección RGB432 Imagen aérea multiespectral Cámara DMSI (SpecTerra & RS Servicios) (0,5 m resolución)

12 Cómo medir la variabilidad espacial? - Teledetección NDVI Cámara DMSI (SpecTerra & RS Servicios) (0,5 m resolución) Cómo medir la variabilidad espacial? - Teledetección NDVI interpolado Cámara DMSI (SpecTerra & RS Servicios) (0,5 m resolución)

13 Cómo medir la variabilidad espacial? - Teledetección Vuelo Aéreo No Tripulado (UAV) 10 cm/píxel Vehículo Aéreo No Tripulado (UAV) Cómo medir la variabilidad espacial? - Teledetección Vuelo Aéreo No Tripulado (UAV) NDVI Vehículo Aéreo No Tripulado (UAV) Detalle NDVI

14 Cómo medir la variabilidad espacial? - Teledetección Posibilidades a partir de ortofotofos e NDVI del ICC Raimat Ortofoto infrarroja 1:2.500 Cómo medir la variabilidad espacial? - Teledetección NDVI del ICC Raimat NDVI :2.500

15 Cómo medir la variabilidad espacial? - Teledetección NDVI del ICC Vila-rodona Ortofoto infrarroja 1:2.500 NDVI :2.500 Están relacionados Rendimiento y NDVI? Relación Rendimiento // NDVI (Media de de 3 años) R = 0.89; R 2 = 0.79, p<0.01 NDVI 0.29±0.06 CV 20.7% Syrah Rendimiento 11.0±2.7 t/ha CV 24.9%

16 Relación Rendimiento / NDVI y calidad de uva? A La calidad de la uva sigue el mismo patrón de distribución espacial que el vigor y el rendimiento? B A B Si fuese así, la zonificación del vigor y/o rendimiento serviría para determinar zonas con diferentes calidades de uva, que se pueden vendimiar de forma selectiva Relación Rendimiento / NDVI y calidad de uva? Relación Zonas Cosecha / Calidad Uva Cosecha Baja (B) Vendimia 2005 Cosecha Baja (B) Cosecha Alta (A) Cosecha Media (M) Cosecha Alta (A) Cluster cosecha Cosecha (t/ha) Grado alcohólico (ºBé) ph Acidez total (g H 2 SO 4 / l) IPT Color Baja 5,1 a 14,4 a 3,8 a 2,8 a 12,7 a 4,5 a Alta 8,5 b 14,1 a 3,8 a 3,1 b 11,5 b 3,9 b Cluster cosecha Cosecha (t/ha) Grado alcohólico (ºBé) ph Acidez total (g H 2 SO 4 / l) IPT Color Baja 4,0 a 14,4 a 3,9 a 2,7 a 13,2 a 4,7 a Media 6,7 b 14,4 a 3,7 b 3,0 b 12,1 b 4,3 a Alta 9,4 c 14,0 a 3,8 b 3,1 b 11,1 c 3,6 b Las letras a, b, c indican grupos estadísticamente diferentes

17 Relación Rendimiento / NDVI y calidad de uva? NDVI Relación Zonas NDVI / Calidad Uva NDVI bajo (B) NDVI bajo (B) NDVI medio (M) NDVI 2 zonas Cluster NDVI Alto NDVI (A) Cosecha (t/ha) Grado alcohólico (ºBé) ph NDVI alto (A) Acidez total (g H 2 SO 4 / l) IPT Color Bajo 4,7 a 14,2 a 3,9 a 2,6 a 13,4 a 4,9 a Alto 7,5 b 14,3 a 3,7 b 3,1 b 11,7 b 4,0 b NDVI 3 zonas Cluster NDVI Cosecha (t/ha) Grado alcohólico (ºBé) ph Acidez total (g H 2 SO 4 / l) IPT Color Bajo 4,7 a 13,7 a 3,9 a 2,6 a 13,7 a 4,8 a Medio 6,3 b 14,8 b 3,8 a 2,8 b 12,7 b 4,5 a Alto 7,8 c 14,1 a 3,7 b 3,2 c 11,3 c 3,9 b Las letras a, b, c indican grupos estadísticamente diferentes Relación Rendimiento / NDVI y calidad de uva? Frecuencia con la que parámetros de fertilidad y carga de la cepa, madurez de la uva y calidad de la uva se diferencian estadísticamente en Zonas definidas por NDVI, Rendimiento y otras combinaciones en dos parcelas: Cabernet Sauvignon y Syrah Variables para Fertilidad y carga de cepas (4 variables) Madurez de la uva (3 variables) Calidad de la uva (4 variables) Total Precisión % definición 2 Zonas 3 Zonas 2 Zonas 3 Zonas 2 Zonas 3 Zonas de zonas NDVI 1 / 2 0 / 1 3 / 3 0 / 1 4 / 4 2 / 3 10 / 14 45,5 / 63,6 Rendimiento 1 / 2 1 / 0 2 / 2 1 / 0 4 / 4 4 / 0 13 / 8 59,1 / 36,4 NDVI, WG, 100B 0 / 2 0 / 2 3 / 2 0 / 0 4 / 4 3 / 1 10 / 11 45,5 / 50,0 NDVI, Buds, Shoots, WG, 100B 0 / 2 0 / 2 3 / 3 0 / 0 4 / 4 1 / 3 8 / 14 36,4 / 63,6 Total 2 / 8 1 / 5 11 / 10 1 / 1 16 / / 7 41 / 47 Precisión % 12,5 /50 5 / 25 91,6 / 83,3 8,3 / 8,3 100 / ,5 / 43,7 46,6 / 53,0 Precisión en 2 Zonas: 68,0 77,7% Precisión en 3 Zonas: 25,6 25,6% WG: Número racimos; 100B: Peso 100 bayas; Buds: Número de yemas; Shoots: Núemero de sarmientos

18 Relación Rendimiento / NDVI y calidad de vino? Vendimia selectiva y diferenciación de parámetros de calidad en vino base - Raimat(Lleida) Parcela C-1 Cabernet-Sauvignon Parcela P-20 Tempranillo (Ull de Llebre) Identificación de tres zonas de distinto vigor A: vigor bajo B: vigor medio C: vigor alto Muestreo de racimos y microvinificación Análisis de parámetros de calidad del vino base Grado ph Acidez total Polifenoles Absorbancia (420) Absorbancia (520) Absorbancia (620) Índice de vegetación: Plant Cell Density(PCD) Año 2008 IR PCD = R Análisis sensorial Color Nariz Boca Relación Rendimiento / NDVI y calidad de vino? Vendimia selectiva y diferenciación de parámetros de calidad en vino base - Raimat(Lleida) Parcela P-20 Tempranillo Análisis de parámetros de calidad Zona Grado ph Acidez total Polifenol Absorb. (420) Absorb. (520) Absorb. (620) A 14,1 b 4,2 b 5,3 b 40,4 a 0,29 ab 0,45 a 0,09 b B 15,1 a 4,5 a 4,3 a 43,0 a 0,32 a 0,44 ab 0,11 a C 14,1 b 4,0 b 5,8 b 30,9 b 0,25 b 0,38 b 0,08 b Análisis sensorial (cata de la microvinificación) Grado de acuerdo entre catadores (COEFICIENTE DE CONCORDANCIA DE KENDALL) COLOR NARIZ BOCA Diferencias entre zonas de diferente vigor (TEST DE FRIEDMAN) Zonas COLOR NARIZ BOCA Vendimia selectiva de las zonas A+B (vigor bajo y medio) y la zona C (vigor alto) 10,06 p < 0,05 4,22 NS 7,39 p < 0,05 A 16 ab 15 a 12,5 a B 12,5 a 16 a 17,5 ab C 25,5 b 23 a 24 b

19 Protocolo para vendimia selectiva NDVI Satélite / Avión Análisis Zonas Envero Generalización zonas Vendiminadora con monitor de rendimiento+gps Conclusiones La Viticultura de Precisión es un (nuevo) paradigma tecnológico que permite conocer y actuar sobre la variabilidad espacial del cultivo dentro de una parcela. Para ello, existen diferentes metodologías. De ellas, hoy por hoy, el uso de imágenes aéreas es la más versátil (avioneta, UAV), ya que permite prever antes de la vendimia las posibles zonas de manejo diferencial (p.e. vendimia selectiva).

20 Conclusiones La zonificación de las parcelas de viña, ya sea en función del Rendimiento, el Vigor y/o con otros parámetros de carga no explica en su totalidad la variabilidad de los parámetros de calidad de la uva. Además tampoco no todas las parcelas pueden tener la misma oportunidad para el manejo diferencial. Conclusiones Con la Viticultura de Precisión se ha de comenzar e ir avanzando progresivamente, experimentando y retroalimentando el proceso de la toma de decisiones. El uso y aplicación de la tecnología, aunque requiere un conocimiento específico, no ha de asustar. Esto puede ser resuelto por empresas de servicios. Lo más importante es el conocimiento para analizar la información y saber aplicarla.

21 José A. Martínez-Casasnovas Departament de Medi Ambient i Ciències del Sòl j.martinez@macs.udl.cat Agradecimientos Jaume Arnó Satorra Departament d Enginyeria Agroforestal jarno@eagrof.udl.cat