Como comentábamos en la entrada anterior, en 2004 empezamos a trabajar con imágenes del satélite QuickBird-2 para la cartografía del vigor de las parcelas de viña. Este tipo de imágenes se adquirieron durante varios años consecutivos en el momento (aproximado) del envero de las variedades de uva tinta. No solamente trabajamos en Raimat, sino también en otras zonas de viñedo como La Rioja, el Penedès, el Priorat, Conca de Barberà i otros viñedos de Costers del Segre.
Las imágenes de QuickBird-2 eran por encargo o bajo demanda. Es decir, se tenía que solicitar la programación de la adquisición de las imágenes con antelación, especificando una ventana de fechas en que se hacían varios intentos de adquisición de una imagen. Por contrato se tenía que aceptar un mínimo de nubes, p.e. 20 %. Si en varios intentos de adquisición dentro de la ventana de fechas había una imagen "buena", es decir sin nubes o con un porcentaje menor al mínimo admisible, esa era la imagen que nos servían.
En diversos casos nos ocurrió un problema como el que se observa en la Figura 1. Se trata de una imagen sobre la zona de Haro (La Rioja) que muestra una zona ampliada de la imagen adquirida. El porcentaje total de nubes era de 13 % (en la Figura 1 el porcentaje es mayor ya que se trata de un zoom sobre la imagen completa adquirida). Esta era una imagen "buena", pero inservible para nuestros propósitos de caracterizar el vigor en el momento del envero.
Figura 1. Imagen de satélite QuickBird-2 de la zona de Haro (La Rioja) que muestra el límite de las parcelas de interés. Se aprecian las nubes y sus sombras encima o proyectándose en algunas de las parcelas.
¿Qué hacer con esta imagen? Solamente pudimos calcular con exactitud el porcentaje de nubes, ya que se podían clasificar bien a partir del valor del NDVI (Figura 2).
Figura 2. NDVI y nubes clasificadas a partir de este índice en la imagen del satélite QuickBird-2 de la zona de Haro (La Rioja).
Había que buscar una alternativa para tratar de evitar este problema de las nubes y también el de la resolución del píxel de las imágenes de QuickBird-2 (2,8 m), que en el caso de vegetación herbácea en las calles entre las filas de las cepas producía píxeles mezclados (Figura 3).
Figura 3. Filas de viña y tamaño de píxel de las imágenes de QuickBird-2. Se observa como la respuesta o valor de los píxeles puede ser mezclada en la mayoría de los casos, lo cual interfiere en el valor de los índices de vigor derivados.
La solución se encontró en Australia. El director de viticultura de Raimat, contactó con la empresa SpecTerra Services, que había desarrollado una cámara mulitespectral denominada DMSI con 4 canales (azul, verde, rojo e infrarrojo próximo) y algoritmos propios para el procesamiento de estas imágenes. Se conseguía minimizar el efecto conocido como de reflectancia bidireccional (BRDF) y también la discriminación y eliminación de los píxeles entre filas. Además, al instalar la cámara en una aeronave (avioneta) se conseguían imágenes de mayor resolución (0,5 m) (Figura 4).
Figura 4. Imagen de filas de viña con una malla de píxeles simulada de 0,5 m de resolución adquirida con la cámara multiespectral DSMI de Sepecterra Services (actualmente SpecTerra Geospatial Imagery). Se observa la mayor resolución respecto a la imagen de la Figura 3 y la posibilidad de poder aislar los píxeles correspondientes a la vegetación de la viña.
Los resultados de una imagen de este tipo adquirida sobre una parcela de viña pueden verse en la Figura 5 (imagen multiespectral en falso color). En la Figura 6 el resultado del algoritmo del cálculo del NDVI y el filtrado de los píxeles con vegetación a lo largo de las filas de viña. Y en la Figura 7 el resultado de la interpolación del NDVI en continuo a partir de los datos anteriores.
Figura 5. Imagen multiespectral adquirida con la cámra DMSI de SpecTerra Services desde avioneta. Resolución 0,5 m.
Figura 6. NDVI de las filas de viña una vez filtrado los píxeles correspondientes a la zona interlíneas.
