Viticultura de Precisión en Raimat (1): antecedentes e inicio de nuestros trabajos de investigación

[José A. Martínez-Casasnovas y Jaume Arnó Satorra]

Hacia finales de la década de 1990, la investigación y el desarrollo tecnnológico en países como Australia, Sudáfrica, Francia o Chile, empezó a hacer posible una nueva forma de hacer y entender la viticultura, donde la idea clásica de "parcela "como unidad mínima de manejo se empezó a substituir por el de "subparcela" (o zona de manejo diferencial). Los límites de estas subparcelas podían ser dinámicos, tras valorar año tras año diferentes parámetros y teniendo en cuenta criterios productivos y/o cualitativos.

En esta época (finales de los años 90) es cuando empiezan a conocerse los resultados de los proyectos que, iniciados en Australia, coordinan conjuntamente el Commonwe-alth Scientific and Industrial Research Organisation (CSIRO) y el Cooperative Research Centre for Viticulture (CRCV). Cabe destacar los trabajos de Simon E. Cook y Rob G.V. Bramley (entre otros autores) sobre Agricultura de Precisión en Australia (1998a,  1998b, 1999). En particular, y en el tema de viticultura, destacan los trabajos Managing variability in agricultural production: Opportunities for precision viticulture (2000) Experiences with vineyard yield mapping (2000) y A protocol for the construction of yield maps from data collected using commercially available grape yield monitors (2001).

La División Agricola del Grupo Codorníu en Raimat, dirigida por Joan Esteve se fijó en estos desarrollos y desde el año 2001 empezó a implementar el modelo de agricultura de precisión australiano, basado en la medición, análisis y manejo de la variabilidad dentro de las parcelas con el objetivo de controlar la variación en la productividad y en maximizar la calidad de la uva. 

De este modo, Raimat comenzó a obtener información detallada de cada hectárea de viña de las 2.245de la finca. Para ello estableció un patrón de muestreo de diferentes parámetros de fertilidad, desarrollo y vigor de las cepas. Cada cepa en un marco de 10 filas x 10 cepas se etiquetó con un código de barras y de cada una de estas cepas se conocía su localización con coordenadas XY. En estas cepas se llevaban a cabo conteos del número de yemas, número de sarmientos, número de racimos, peso de poda y, en algunas ocasiones (algunos años después), muestreo de uva para conocer el peso de 100 bayas y el análisis de parámetros de calidad (color, pH, acidez total, polifenoles, antocianos, entre otros). En la Figura 1 (puede verse un ejemplo de los puntos de muestreo en una parcela de viña, una etiqueta con las que se marcaban las cepas y una tabla con las coordenadas de cada punto de muetreo donde se iban añadiendo los datos.

 

Figura 1. Marco de muestreo de las cepas en Raimat y detalle de las etiquetas con código de barras y tabla con datos de la parcela y coordenadas de las cepas de muestreo.

El objetivo de este muestreo era realizar una predicción de la producción de cada parcela a partir del análisis de variables relacionadas con la propia producción. 

Además, en paralelo, Raimat fue equipando sus máquinas vendimiadoras con monitores de cosecha, los cuales mediante la aplicación del sistema GPS (Sistema de Posicionamiento Global) y el uso de balanzas de precisión, permitieron comenzar a obtener mapas de rendimiento de las parcelas de viña (Figura 2 y Figura 3).

 

Figura 2. Vendimiadora con monitor de rendimiento en Raimat. Detalle de la cinta transportadora y localización de las balanzas para el peso de la uva que posteriormente es georreferenciado.

  

Figura 3. Ejemplo de datos de cosecha de una parcela de viña en Raimat obtenidos con el monitor de cosecha Canlink 3000 de Farmscan equipado en las vendimiadoras de Raimat.

En aquel momento, los profesores Manel Ribes y Jaume Arnó Satorra, del Departamento de Ingeniería Agroforestal de la Universitat de Lleida, y miembro del Grupo de Investigación en AgróTICa y Agricultura de Precisión (GRAP), dirigieron el Proyecto Final de Carrera de Xavier Bordes, alumno de Ingeniería Agrónoma en la (ETSEA, Universitat de Lleida) titulado Obtención de mapas de cosecha y análisis de la variabilidad intraparcelaria en viña (Vitis vinifera) en Raimat, realizado a partir de datos de las vendimiadoras de Raimat.

En este proyecto se comenzó a utilizar los protocolos desarrollados por Bramley y colaboradores anteriormente mencionado (Figura 4 y Figura 5).

 

Figura 4. Metodología utilizada para la interpolación de datos de cosecha a partir de los puntos de muestreo del monitor de rendimiento mediante la utilización del porgrama VESPER.

 

 

 

Figura 5. Resultado de la interpolación del mapa de cosecha mediante el programa VESPER.

 

Como se puede intuir, en poco tiempo, la cantidad de datos adquirida en los viñedos de Raimat fue ingente y tras el Curso sobre Agricultura de Precisión impartido en Junio de 2003 en el Centro de Estudios Agrorurales de Reus, el Grupo Codorníu y la Universitat de Lleida firmaron un convenio con el objeto de "Diseñar un Sistema de Información Geográfica (SIG) para la gestión agronómica las viñas", en el que se integrase diferente información relativa tanto a la evolución del cultivo como datos de producción, fertilidad de suelos, costes de producción, imágenes aéreas, y otra información de interés para dicha gestión del cultivo. Este SIG sería la plataforma para el análisis de la información con el objetivo de mejorar la gestión diferencial de las parcelas de cultivo (viticultura de precisión).

 

Así, en la primera etapa a partir de finales de 2003 se empezó a definir y crear la estructura de la base de datos del SIG, según un modelo de base de datos georelacional (Figura 6).

 

 

 

Figura 6. Aspectos a considerar en el diseño inicial del SIG de Raimat, que se plasmó en la implementación de una base de datos relacional en ArcGIS for Desktop.

Después de digitalizar los datos de los muestreos, se empezó a llevar a cabo su interpolación geoestadística. De esta manera se obtuvieron mapas sistemáticos de cosecha, sarmientos, racimos, peso poda, como se muestra en la Figura 7.

Figura 7. Ejemplo del mapa del peso de poda en parcelas de Raimat interpolados mediante métodos geoestadísticos utilizando el programa VESPER.

 

Una vez implementado el SIG, ¿cómo se empezó a utilizar la información generada en la toma de decisiones? Esto lo explicaremos en la siguiente entrada del Blog: Viticultura de Precisión en Raimat (2).

Poco a poco iremos viendo el caso de éxito del proyecto de Viticultura de Precisión en Raimat, en el que colaboramos desde la Universitat de Lleida casi desde el inicio del proyecto.