Aplicación de imágenes multiespectrales e indicadores clave monitorizados para optimizar la gestión eficiente de parcelas de viñedo ("Vitis vinifera" L.)

Resumen

Según la ESA (Agencia Espacial Europea), la teledetección es una forma de recoger y analizar datos para obtener información sobre un objeto, sin que el instrumento utilizado para ello esté en contacto directo con el mismo. Esta herramienta ha demostrado su utilidad en un amplio abanico de campos, incluida la agricultura, ámbito en el que se ha generalizado el uso de imágenes multiespectrales, y podría convertirse en una importante herramienta no sólo para gestionar el cultivo, sino también en la lucha contra el cambio climático. Esta información puede utilizarse sola o combinada con otros datos para obtener mejores resultados, aportando información útil sobre el estado del viñedo. Cuatro elementos son esenciales en la teledetección: una plataforma, un objeto a medir, un sensor y la forma de utilizar y almacenar la información obtenida. En la actualidad, existen varias plataformas para obtener información: satélites, drones, aviones, vehículos terrestres, etc. De tal manera que, dependiendo de la plataforma y del sensor, se obtendrán datos con diferentes características de resolución espacial, temporal, espectral y radiométrica y, por tanto, el coste será diferente en función de la tecnología utilizada. Las aplicaciones de la teledetección en la agricultura son una innovación reconocida y con un potencial cada vez mayor. Esta herramienta se puede emplear para diversos usos de forma muy diversa. Así, en agricultura, la información disponible suele ser tratada empleando índices de vegetación. De igual modo, se puede emplear una sola imagen en un momento determinado del ciclo fenológico (en viticultura suele ser el envero, que está relacionado con el máximo de vegetación) o también es posible emplear todas las imágenes disponibles y trabajar con series temporales. En viticultura, los estudios de investigación muestran que las técnicas de teledetección permiten evaluar la variabilidad del viñedo (Vitis vinifera L.) y controlar la calidad y producción de uva, además, esta herramienta se ha empleado exitosamente para estimar diversos parámetros críticos del viñedo, como el índice de área foliar (LAI). En la presente tesis doctoral, se emplearon las imágenes obtenidas de los satélites Sentinel-2 para comprobar si tenían relación con los parámetros agronómicos y enológicos de varias parcelas situadas en la Denominación de Origen Rueda, Valladolid. Para ello se analizó una serie temporal de imágenes, confirmando que el estado fenológico de envero es un buen momento para el empleo de las imágenes. Se tomaron datos de campo en cada parcela y se mostró que las imágenes de satélite eran capaces de clasificar las parcelas en función de su desarrollo vegetativo, encontrando diferencias significativas en diversos parámetros agronómicos y de calidad de la uva. Adicionalmente, se realizó un ensayo similar en pistacho para comprobar su aplicabilidad, observando diferencias significativas en el rendimiento. Finalmente, se emplearon imágenes Landsat-8 en diversas parcelas de Galicia de las que se disponía de datos de campo relacionados con las poblaciones de levaduras para comprobar si la vegetación, identificada empleando en NDVI de las imágenes, estaba relacionada con la riqueza de especies de levaduras, encontrando diferencias significativas con respecto a las parcelas y el NDVI. Por otra parte, se desarrolló un ensayo experimental en el que se arrancó un viñedo, marcando los píxeles del satélite sobre la superficie del viñedo y coordinando las labores con las pasadas de los satélites Sentinel-2, para comprobar el efecto de la reducción de vegetación sobre la información espectral captada por los satélites (a través del NDVI) en un cultivo como el viñedo, sometido a la problemática de los píxeles mixtos. Se midió minuciosamente en laboratorio la vegetación arrancada para comprobar la superficie exacta de vegetación extraída de la parcela, encontrando que para un viñedo en espaldera como el del estudio, cada 20% de reducción en la cantidad de vegetación supuso una reducción en el NDVI de alrededor del 6%. Adicionalmente, antes de los arranques, se tomaron ortofotografías con UAV y cámaras multiespectrales para desarrollar un método novedoso para estimar el área foliar del viñedo (LAI) empleando las sombras de las plantas proyectadas sobre el suelo del viñedo. Con este fin, se planeó la hora del vuelo con exactitud, para maximizar las sombras, posibilitando a los pilotos no sólo el empleo de un nuevo método de bajo coste con una precisión similar a métodos más costosos, sino también otorgando una mayor flexibilidad a la hora de realizar los trabajos, ya que con este nuevo método los pilotos no necesitan volar el dron al mediodía solar. Finalmente, se realizaron dos estudios de campo exhaustivos en dos viñedos: uno en la DO Rueda y otro en la DO Ribera del Duero, en España. Se creó una malla de muestreo para tratar de captar la variabilidad espacial de los viñedos y se emplearon las imágenes de los satélites Sentinel-2 de todo un año para construir una serie temporal y aplicar un análisis funcional basado en componentes principales (f-PCA). Los resultados muestran que con dos componentes principales se explica la mayor parte de la variabilidad del viñedo y que, a partir de la tercera componente, la relación con los parámetros de campo no está clara. Por otra parte, se encontró que el empleo del f-PCA permitió alcanzar resultados mejores que simplemente una imagen de envero y cada componente principal fue capaz de explicar la variabilidad ocasionada por distintas variables del viñedo. En la presente tesis doctoral: i) se cuantifica la relación entre la información espectral obtenida de las imágenes y los parámetros del viñedo, ii) se implementan herramientas para establecer unidades de manejo diferenciado en viñedo, incluyendo aquellas derivadas de imágenes Sentinel-2, iii) se verifica que las diferencias se trasladan a los vinos elaborados de esas unidades diferenciadas, iv) las herramientas empleadas permiten monitorizar de manera dinámica los viñedos, v) son herramientas basadas en teledetección, accesibles para los productores y de bajo coste y vi) aportan conocimiento práctico, que puede ser empleado por el sector. Además, se refuerzan los resultados a nivel global dado que los experimentos incluyeron diversos cultivares de vid, en diferentes localidades y situaciones de cultivo. La idea más relevante de la presente tesis doctoral es que el gran reto de esta "era digital en la viticultura" es disponer de profesionales con la suficiente formación para aprovechar las enormes oportunidades que brinda este tipo de tecnología y ofrecer soluciones prácticas a los agricultores y viticultores.