Si hace unas semanas nos hacĆamos eco del uso de nuevas tecnologĆas de imagen para la caracterizaciĆ³n rĆ”pida y efectiva de los componentes del viƱedo, en esta nueva entrada abordamos cĆ³mo nuevas herramientas de teledetecciĆ³n permiten evaluar, a travĆ©s de la toma remota de imĆ”genes, diferencias en el aspecto del viƱedo para detectar variaciones en nuestros cultivos. Generalmente, la teledetecciĆ³n se ha fundamentado en el empleo de imĆ”genes provenientes de satĆ©lites, pero algunas de sus limitaciones (ej.: alto coste y baja resoluciĆ³n de las imĆ”genes) limitan su aplicaciĆ³n prĆ”ctica.
![drones y viticultura_1](https://www.vitivinicultura.net/wp-content/uploads/2015/12/drones-y-viticultura_1.jpg)
AsĆ, el uso de plataformas aĆ©reas se presenta como una revoluciĆ³n en el campo de la teledetecciĆ³n, ya que permite flexibilizar y personalizar el momento y el lugar en el que se tomen las imĆ”genes. Igualmente, permite obtener imĆ”genes de mayor resoluciĆ³n con informaciĆ³n mĆ”s detallada de la plantaciĆ³n, optimizando asĆ la toma de decisiones por parte del viticultor (Zaman-Allah et al., 2015). Entre estas plataformas aĆ©reas resulta cada vez mĆ”s popular el uso de drones (plataformas aĆ©reas no tripuladas) equipados con cĆ”maras de distinta naturaleza (como cĆ”maras hiperespectrales, cĆ”maras infrarrojas y cĆ”maras termogrĆ”ficas) para sobrevolar el viƱedo e ir adquiriendo las imĆ”genes de manera continua y dinĆ”mica. En este sentido, existen numerosas publicaciones en los que se demuestra la utilidad de estas imĆ”genes para la evaluaciĆ³n indirecta de importantes caracteres del viƱedo. AsĆ, Primicerio et al. (2012) mostraron la utilidad de imĆ”genes tomadas con una cĆ”mara multiespectral cargada en un dron para evaluar el vigor de un viƱedo. Entre los resultados de este trabajo, se obtuvo una zonificaciĆ³n parcelaria acorde con la evaluaciĆ³n realizada de manera tradicional (Figura 1), pero con la ventaja de la rapidez (63 imĆ”genes multiespectrales en 10 minutos de vuelo autĆ³nomo) y la precisiĆ³n de la tĆ©cnica. De manera similar, Turner et al. (2011) usaron un dron equipado con una cĆ”mara tĆ©rmica infrarroja (Figura 2) para evaluar la humedad del suelo del viƱedo, lo que permite diseƱar estrategias personalizadas de riego para mejorar la eficiencia del cultivo. MĆ”s recientemente, se ha probado el uso de esta tecnologĆa para evaluar la respuesta al estrĆ©s hĆdrico de un viƱedo de la variedad Pinot noir, empleando para ello un dron equipado con un equipo de imagen termogrĆ”fica (Bellvert et al., 2014). Los resultados mostraron una alta correlaciĆ³n 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 viƱedo con distinta respuesta frente a situaciones de estrĆ©s hĆdrico.
![drones y viticultura_2](https://www.vitivinicultura.net/wp-content/uploads/2015/12/drones-y-viticultura_2.jpg)
AsĆ, el uso de drones en viticultura de precisiĆ³n ha mostrado ser una herramienta efectiva para la obtenciĆ³n de informaciĆ³n rĆ”pida y precisa de nuestras parcelas de manera dinĆ”mica, presentĆ”ndose igualmente como una interesante opciĆ³n para mejorar la eficiencia de los planes modernos de mejora genĆ©tica en uva de mesa y vinificaciĆ³n.
Referencias
Bellvert, J., Zarco-Tejada, P.J., Girona, J., Fereres, E. (2014). Mapping crop water stress index in a āPinot 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., HernĆ”ndez-AlbĆ , 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
Ingeniero TĆ©cnico AgrĆcola. UPV.
Colegiado nĀŗ: 2413
Especializado en Viticultura.
Gerente de Viveros Barber.